Hive中的CLUSTER BY子句在JOIN操作中的作用主要体现在以下几个方面：
优化数据分布：CLUSTER BY可以将具有相同或相似键值的数据行分组在一起，使得相同键值的数据在物理存储上尽可能靠近。这样在进行JOIN操作时，可以避免大量的数据移动，从而提高查询性能。
减少JOIN操作的数据量：通过CLUSTER BY对数据进行预处理，可以将部分相同键值的数据在JOIN之前进行合并，从而减少JOIN操作需要处理的数据量，进一步提高查询效率。
提高JOIN操作的并行度：当使用CLUSTER BY对数据进行分组后，相同的键值数据会存储在一起，这样在进行JOIN操作时，可以利用MapReduce等计算引擎的并行处理能力，对每个分组进行独立的JOIN操作，从而提高整体的查询性能。
然而，需要注意的是，CLUSTER BY并不总是能带来显著的性能提升。在某些情况下，如果JOIN操作涉及的数据集非常大，且CLUSTER BY的分组键值分布不够均匀，那么JOIN操作仍然可能成为性能瓶颈。此外，CLUSTER BY还会增加数据的存储开销，因为它需要对数据进行额外的物理分组。
因此，在使用CLUSTER BY时，需要根据具体的数据集和查询需求进行评估和选择。如果确定JOIN操作涉及的数据集较大，且可以通过CLUSTER BY优化数据分布和减少数据量，那么使用CLUSTER BY可能会带来显著的性能提升。否则，可以考虑其他优化方法，如调整MapReduce任务的配置参数、使用更高效的连接算法等。