Hive查询速度慢可能是由于多种因素造成的，以下是一些优化Hive查询速度的方法：
Hive查询速度慢的解决方法
- 开启FetchTask：对于简单的查询，开启FetchTask功能可以直接从HDFS文件系统中获取数据，避免生成MapReduce作业，从而提高查询效率。
- 合并中间表：将共同的中间结果集抽取到一个Hive表中去，减少JOIN操作的数据集大小。
- 合理使用分区表：通过将数据分区，可以显著减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。
- JVM重用：在Hadoop的mapre-site.xml文件中设置
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，使得JVM实例在同一个JOB中重新使用，减少JVM启动的开销。
- speculative execution：启用推测执行，当发现某个任务执行缓慢时，启动一个新任务并行执行，以减少总体执行时间。
- 数据存储格式优化：选择ORC或Parquet等高效的数据存储格式，这些格式提供更好的数据压缩和查询性能。
- 查询优化：使用EXPLAIN命令查看查询计划，优化查询语句，避免全表扫描，合理使用JOIN等。
- 并行执行：使用Tez或Spark等并行执行框架，提高查询任务的并行处理能力。
- 硬件升级：升级CPU、内存、存储等硬件设备，提高查询任务的处理能力和性能。
注意事项
在优化Hive查询性能时，需要根据具体的数据集和业务需求来选择合适的优化策略。同时，定期监控Hive的性能指标，及时发现并解决性能瓶颈问题，也是保证查询性能稳定的关键。