在Hive中，数据倾斜是指查询执行过程中，某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致整个查询执行时间过长。为了避免数据倾斜，可以采取以下几种策略：
重新分区（Repartitioning）：在查询之前，对数据进行重新分区，使得各个任务处理的数据量更加均衡。可以使用SELECT ... PARTITION (partition_key)语句来实现。
使用Salting：Salting是一种通过对数据进行随机扰动，使得原本相似的数据分散到不同的分区中，从而避免数据倾斜的方法。在查询时，可以通过WHERE子句中的条件来过滤掉大部分倾斜的数据。
使用聚合函数（Aggregate Functions）：在查询中使用聚合函数，如AVG()、SUM()等，可以将倾斜的数据进行合并，从而减少数据倾斜的影响。
使用MapJoin：MapJoin是一种在Map阶段就完成JOIN操作的方法，可以避免在Reduce阶段出现大量数据倾斜的问题。在Hive中，可以使用/*+ MAPJOIN(table) */提示来启用MapJoin。
使用Combiner：Combiner是一种在Map阶段对数据进行预聚合的方法，可以减少Reduce阶段的数据量，从而降低数据倾斜的影响。在Hive中，可以使用GROUP BY子句来实现Combiner。
优化查询语句：尽量避免使用SELECT *，而是选择需要的列；尽量减少子查询的使用；尽量使用JOIN而不是子查询等。
调整MapReduce任务参数：根据实际情况调整MapReduce任务的内存、CPU等资源分配，以提高任务执行效率，减少数据倾斜的影响。
总之，避免数据倾斜需要从多个方面进行优化，包括重新分区、Salting、使用聚合函数、MapJoin、Combiner、优化查询语句以及调整MapReduce任务参数等。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的策略来避免数据倾斜。