Hive Parquet是一种列式存储格式，它可以提高查询性能，因为它具有以下特点：
高效的列存储：Parquet将数据按列存储，而不是按行存储。这意味着在查询时，只需要读取所需的列，从而减少了I/O操作和内存使用。
数据压缩：Parquet支持多种压缩算法，如Snappy、Gzip等。通过压缩数据，可以减少磁盘空间占用和网络传输开销，从而提高查询性能。
索引支持：Parquet支持行组和页级索引，这有助于加速查询。行组索引可以帮助Hive更快地定位到满足查询条件的行，而页级索引可以进一步提高查询性能。
布隆过滤器：Parquet支持布隆过滤器，这是一种空间效率很高的概率数据结构，用于快速检查一个元素是否在一个集合中。通过使用布隆过滤器，Hive可以在不扫描整个数据集的情况下，快速判断一个值是否存在。
排序和分桶：Parquet支持在写入数据时进行排序和分桶，这有助于提高查询性能。排序可以将相关数据存储在一起，从而减少查询时需要扫描的数据量。分桶可以将数据分布到不同的桶中，从而实现并行查询和数据本地性。
要提高Hive Parquet查询性能，可以采取以下措施：
选择合适的压缩算法：根据数据的特点和查询需求，选择合适的压缩算法。例如，对于文本数据，可以选择Snappy或Gzip压缩；对于数值数据，可以选择LZ4或Zstandard压缩。
合理设置Parquet参数：根据数据量和查询需求，合理设置Parquet参数，如行组大小、页大小等。这些参数会影响数据的存储效率和查询性能。
使用索引和布隆过滤器：为经常用于查询条件的列创建索引和布隆过滤器，以提高查询性能。
利用排序和分桶：在数据写入时，对常用查询条件进行排序和分桶，以便在查询时实现更快的数据定位和并行处理。
优化Hive查询：编写高效的Hive SQL查询，避免使用全表扫描，尽量使用MapReduce或Spark等执行引擎。同时，可以利用分区、分桶等技术，进一步减少查询时需要处理的数据量。