Hive的split函数用于将字符串按照指定的分隔符进行拆分，可以处理大数据。但是，需要注意的是，Hive的split函数在处理非常大的数据集时可能会遇到性能问题。这是因为Hive是基于Hadoop构建的，其处理大数据的能力受到Hadoop集群规模和配置的限制。
为了提高处理大数据时的性能，可以采取以下措施：
优化Hive查询：尽量减少查询中的JOIN操作，避免使用复杂的子查询和函数。
分区表：将大表分成多个小表，这样可以减少查询时需要处理的数据量。
使用压缩：对数据进行压缩，可以减少存储空间和网络传输的开销。
增加Hadoop集群资源：提高Hadoop集群的计算能力和内存，以提高Hive的处理能力。
使用更高效的存储格式：例如，使用ORC（Optimized Row Columnar）格式存储数据，可以提高Hive查询的性能。
总之，Hive的split函数可以处理大数据，但在实际应用中需要根据具体场景和需求进行优化，以提高性能。