Hive中的split函数用于将字符串按照指定的分隔符进行拆分，常用于处理文本数据。在使用split函数时，可以通过以下方法进行优化：
减少分隔符长度：如果分隔符是自定义的，可以尝试使用较短的分隔符，以减少存储空间和计算开销。
使用正则表达式：Hive支持使用正则表达式作为分隔符，正则表达式可以更灵活地匹配多种分隔符，从而减少函数调用的次数。
使用内置函数：Hive提供了一些内置函数，如regexp_extract、regexp_replace等，可以替代split函数完成更复杂的字符串处理任务，从而提高性能。
分区表优化：对于包含大量数据的表，可以考虑使用分区表，将数据按照某个字段进行分区，这样可以减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询性能。
使用压缩技术：对于存储大量文本数据的表，可以考虑使用压缩技术（如Snappy、Gzip等）来减少存储空间和提高查询速度。
调整Hive配置参数：根据实际情况调整Hive的配置参数，如hive.exec.dynamic.partition、hive.exec.dynamic.partition.mode等，以优化查询性能。
使用MapReduce优化：对于计算密集型任务，可以考虑使用MapReduce进行优化，通过调整MapReduce任务的配置参数（如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等）来提高计算性能。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持使用Tez或Spark作为执行引擎，这些引擎相对于MapReduce具有更高的计算性能，可以尝试使用它们来优化查询性能。