Hive的split函数本身并不直接支持并行处理，但是可以通过优化查询和配置来间接实现并行处理。
在Hive中，split函数用于将字符串按照指定的分隔符拆分成数组。当处理大量数据时，为了提高性能，可以采用以下方法来实现并行处理：
合理划分数据：将大表分成多个小表，每个小表包含一部分数据。这样可以减少单个查询中的数据量，从而提高并行处理的能力。
使用MapReduce执行计划：在Hive查询中，可以通过设置MapReduce执行计划来控制并行处理的级别。例如，可以通过设置mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces参数来控制Map和Reduce任务的数量，从而实现并行处理。
调整Hive配置：为了提高Hive查询的性能，可以调整一些Hive配置参数，如hive.exec.parallel、hive.exec.parallel.thread和hive.compute.query.using.stats等。这些参数可以影响Hive查询的执行计划和资源分配，从而提高并行处理的能力。
总之，虽然Hive的split函数本身不支持并行处理，但通过优化查询和配置，可以实现并行处理，从而提高查询性能。