Hive Power并不是一个在大数据或技术领域中公认或广泛使用的术语，因此我无法提供关于如何提升“Hive Power”的具体信息。如果您是在询问如何提升Hive的性能，我可以提供一些基于Hive的常见性能优化技巧和策略。
Hive性能优化技巧和策略
- 数据分区和分桶：通过将数据按照某个列的值进行划分，可以减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询效率。
- 建立索引：在需要频繁查询的列上建立索引可以加速查询速度。
- 使用压缩技术：数据压缩可以减少存储空间，提高数据读取速度。
- 合理配置参数：根据实际情况调整Hive的参数，如MapReduce任务数量、内存大小等。
- 数据倾斜处理：处理数据倾斜可以避免某些任务执行时间过长的问题。
- 升级Hive版本：升级到最新版本的Hive可以获得更好的性能和优化。
- 使用并行执行：合理设置并行执行的参数可以提升查询性能。
- 避免全表扫描：尽量避免全表扫描的操作，可以通过数据分区、索引等方式来实现。
- 定期优化表结构：定期对表结构进行优化，如合并小文件、删除冗余数据等操作，可以提升查询性能。
通过上述方法，您可以有效地提升Hive的性能，从而更好地服务于大数据分析和处理任务。