Hive的split函数本身对存储没有直接要求，因为它主要是在Hive查询中进行字符串分割操作，不涉及数据的存储细节。然而，需要注意的是，Hive中的split函数可能会受到数据量和数据格式的影响，从而间接影响到存储和查询性能。
以下是一些可能影响Hive split函数性能和存储的情况：
数据量：当处理大量数据时，split函数的性能可能会受到影响，因为它需要在Hive中进行字符串处理和分割操作。为了提高性能，可以考虑优化Hive配置，例如增加内存分配、使用更高效的压缩算法等。
数据格式：Hive中的split函数通常用于处理以特定分隔符分隔的字符串。如果数据格式不规范或包含大量空值，split函数的性能可能会受到影响。为了提高性能，可以在数据加载到Hive之前进行数据清洗和预处理，以确保数据格式的规范性和一致性。
此外，虽然split函数本身不直接对存储有要求，但在实际使用中，还需要考虑以下几点：
存储空间：由于split函数会生成新的字符串数组，因此可能会增加存储空间的使用。在设计Hive表结构时，需要考虑这一点，并确保有足够的存储空间来容纳处理后的数据。
数据倾斜：在某些情况下，split函数可能会导致数据倾斜问题，即部分节点上的数据量远大于其他节点。这可能会影响Hive查询的性能和稳定性。为了解决数据倾斜问题，可以考虑使用一些数据倾斜解决方案，例如Salting、Combiner等。
总之，虽然Hive的split函数本身对存储没有直接要求，但在实际使用中需要考虑数据量、数据格式、存储空间和数据倾斜等因素，以确保查询性能和存储效率。