Hive的concat函数本身不会直接占用大量内存，但在处理大量数据时，可能会对内存产生一定影响。concat函数用于将多个字符串连接成一个字符串。在Hive中，可以使用以下语法：
concat(string str1, string str2, ...)
当在Hive中使用concat函数处理大量数据时，需要注意以下几点以减少内存占用：
分批处理：尽量避免一次性处理大量数据，可以将数据分成较小的批次进行处理。
使用mapjoin：在连接大量数据时，可以考虑使用mapjoin来减少内存占用。Mapjoin是一种优化技术，它将小表放在内存中进行连接操作，从而减少内存消耗。
调整配置参数：根据集群的硬件资源和实际需求，可以调整Hive的配置参数，如hive.auto.convert.join、hive.compute.query.using.stats等，以优化内存使用。
使用外部工具：如果数据量非常大，可以考虑使用外部工具（如Spark）进行处理，这些工具通常具有更好的内存管理和优化功能。
总之，虽然Hive的concat函数本身不会占用大量内存，但在处理大量数据时，需要注意分批处理、使用mapjoin、调整配置参数和使用外部工具等方法来减少内存占用。