在Hive中加载数据时，可以通过以下方法来提高效率：
并行加载：通过设置dfs.parallelism参数，可以增加HDFS上数据的并行读取，从而提高加载速度。
压缩数据：使用压缩技术（如Snappy、Gzip等）可以减少数据传输和存储的空间，从而提高加载速度。在创建表时，可以使用STORED AS TEXTFILE或STORED AS ORC等格式，并指定相应的压缩算法。
分区表：通过对表进行分区，可以将数据分散到不同的节点上，从而提高查询和加载速度。在创建表时，可以使用PARTITIONED BY子句指定分区列。
批量加载：将数据分成多个批次进行加载，可以减少单次加载的数据量，从而降低内存压力和提高加载速度。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持使用Tez或Spark作为执行引擎，它们相较于MapReduce执行引擎具有更高的性能。可以在Hive配置文件中设置hive.execution.engine参数来选择相应的执行引擎。
调整内存和缓存设置：合理调整Hive和Hadoop的内存和缓存设置，可以提高计算和加载速度。例如，可以设置hive.compute.query.using.stats为true以使用统计信息优化查询计划，或者调整mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb等参数以分配更多内存给Hive任务。
优化SQL查询：避免使用复杂的子查询和连接操作，尽量使用简单的查询条件。此外，可以使用EXPLAIN关键字查看查询计划，以便发现潜在的性能问题。
使用外部工具：可以使用一些外部工具（如Apache NiFi、Apache Sqoop等）将数据从其他系统导入Hive，这些工具通常具有更高的性能和更丰富的功能。