Hive中的hash函数用于将输入数据映射到一个固定范围内的整数。在处理大数据量时，为了提高性能和减少资源消耗，可以采取以下策略：
分桶（bucketing）：在创建表时，可以使用CLUSTERED BY子句对数据进行分桶。这样，相同或相似的数据会被存储在一起，从而减少查询时需要扫描的数据量。同时，在执行join操作时，只需扫描两个桶中的数据，而不是整个表。
适当选择hash函数：Hive提供了多种hash函数，如HASH()、FNV_HASH()和murmur3_hash()等。可以根据数据的特点和需求选择合适的hash函数。例如，对于字符串类型的数据，可以选择FNV_HASH()，因为它具有较好的分布特性。
使用并行处理：在处理大数据量时，可以利用Hive的并行处理功能。通过设置hive.exec.parallel和hive.exec.parallel.thread参数，可以控制并行处理的线程数。这样可以充分利用集群资源，提高查询性能。
优化数据结构和格式：在处理大数据量时，数据结构和格式的优化也很重要。例如，可以使用压缩技术（如Snappy、Gzip等）来减小数据的存储空间和网络传输开销。此外，还可以考虑使用列式存储格式（如ORC、Parquet等），它们具有更好的压缩率和查询性能。
分区（partitioning）：在创建表时，可以使用PARTITIONED BY子句对数据进行分区。这样，在查询时只需扫描与查询条件匹配的分区，而不是整个表。分区可以根据时间、地理位置等维度进行划分，以提高查询性能。
使用缓存：对于经常被查询的数据，可以考虑将其缓存在内存中，以减少磁盘I/O和网络传输开销。Hive提供了多种缓存策略，如hive.fetch.task.conversion和hive.compute.query.using.stats等。
总之，在处理大数据量时，可以通过分桶、适当选择hash函数、使用并行处理、优化数据结构和格式、分区和使用缓存等策略来提高Hive中hash函数的性能。