Hive中的split函数用于将字符串按照指定的分隔符进行拆分，通常用于处理文本文件中的数据。当处理大数据文件时，需要注意以下几点：
分隔符选择：选择一个合适的分隔符，以便能够准确地根据数据内容进行拆分。避免使用特殊字符作为分隔符，以免引起解析错误。
分区策略：在创建表时，可以使用分区（partitioning）策略来减少查询时需要扫描的数据量。例如，可以根据日期字段对表进行分区，这样在查询特定时间范围的数据时，只需扫描相应的分区。
压缩：对于非常大的数据文件，可以考虑使用压缩技术来减少存储空间和提高查询性能。Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip等。
分桶：分桶（bucketing）是一种将数据分散到多个文件中的方法，可以提高查询性能。通过在创建表时指定分桶列和分桶数量，可以将数据均匀地分布到不同的文件中。
外部表：如果数据文件存储在外部系统（如HDFS、Amazon S3等），可以使用外部表（external table）来引用这些文件。这样，Hive可以与其他数据处理工具（如Spark、Presto等）共享数据。
索引：虽然Hive本身不支持索引，但可以通过创建一些形式的辅助表或物化视图来加速查询。例如，可以创建一个包含查询所需字段的压缩表，并在原始表上创建一个外键约束。
并行处理：在处理大数据文件时，可以利用Hive的并行处理功能来提高查询性能。通过增加MapReduce任务的数量，可以充分利用集群资源来加速数据处理。
优化查询：在编写查询时，注意使用合适的过滤条件和投影列，以减少数据传输和处理量。同时，可以使用Hive的查询优化器来自动选择最佳的执行计划。
总之，在处理大数据文件时，可以通过选择合适的分隔符、分区策略、压缩、分桶、外部表、索引、并行处理和优化查询等方法来提高Hive的性能和效率。