在Hive中导入数据时，可以通过以下方法来提高效率：
使用LOAD DATA命令：这是Hive中最常用的导入数据的方法。使用LOAD DATA命令时，可以指定输入文件的位置、格式和分隔符等参数，以便Hive能够更快地读取和处理数据。
并行处理：在导入大量数据时，可以使用并行处理来提高效率。可以通过设置hive.exec.parallel参数来控制并行处理的线程数。需要注意的是，线程数的设置应该根据集群的计算资源和数据量来合理调整。
压缩数据：在导入数据时，可以使用压缩技术来减少数据的存储空间和传输时间。Hive支持多种压缩格式，如GZIP、BZIP2和LZ4等。可以在LOAD DATA命令中使用STORED AS FILEFORMAT子句来指定压缩格式。
分区表：对于大型数据集，可以使用分区表来提高查询效率。分区表可以根据某个或多个列的值将数据分成多个子表，从而减少查询时需要扫描的数据量。在导入数据时，可以使用PARTITIONED BY子句来指定分区列。
优化存储格式：选择合适的存储格式可以提高Hive查询和导入数据的效率。Hive支持多种存储格式，如TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC和Parquet等。其中，ORC和Parquet等列式存储格式具有更高的压缩率和更好的查询性能。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持多种执行引擎，如Tez和Spark等。这些执行引擎具有更高效的分布式计算能力，可以提高Hive查询和导入数据的效率。在创建表时，可以通过指定CREATE TABLE子句中的ENGINE参数来选择合适的执行引擎。
调整内存配置：合理调整Hive的内存配置可以提高导入数据的效率。可以调整hive.exec.memory.mb、hive.tez.java.opts和spark.executor.memory等参数来分配更多的内存资源给Hive和Spark。
避免使用SELECT *：在导入数据时，尽量避免使用SELECT *语句，因为这会导致Hive扫描整个表的所有数据。而是应该只选择需要的列，以减少数据扫描量。
使用外部表：如果数据已经存储在其他系统中，可以使用外部表来引用这些数据。外部表可以将数据存储在外部系统的目录中，而无需将其加载到Hive中。这样可以减少数据重复加载的开销。
监控和优化Hive性能：定期监控Hive的性能指标，如查询延迟、资源利用率和任务完成时间等，以便发现潜在的性能问题并进行优化。可以使用工具如Hadoop ResourceManager UI、HiveServer2 Web UI和YARN Timeline Server等来监控Hive性能。