要优化Hive的Join性能，可以尝试以下几种方法：
使用合适的Join算法：Hive支持多种Join算法，包括MapJoin、SortMergeJoin和BucketMapJoin等。根据数据量大小和数据分布情况，选择合适的Join算法可以有效提升性能。
优化表的设计：通过合理设计表的分区、索引和统计信息，可以减少Join操作的数据量和提升查询性能。
使用Bucketing技术：通过对表进行Bucketing，可以将数据按照相同的Bucket值进行分组，从而减少Join操作的数据量和提升查询性能。
避免不必要的Shuffle操作：在Join操作中，尽量避免将数据进行Shuffle操作，可以通过调整表的分区、排序等方式来减少Shuffle操作，提升性能。
调优MapReduce参数：根据集群资源和数据规模，调整MapReduce的参数配置，可以有效提升Hive的Join性能。例如，调整mapreduce.task.io.sort.factor、mapreduce.task.io.sort.mb等参数。
通过以上方法的综合应用，可以有效优化Hive的Join性能，提升查询效率。