Hive的位置（location）是指数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的路径。设置最优路径需要考虑以下几个因素：
硬件资源：确保HDFS集群有足够的存储空间和计算能力来处理Hive数据。
数据量：根据数据量的大小和访问频率，合理分配存储空间。对于大量且频繁访问的数据，可以将其存储在高性能的存储设备上，如SSD。
数据冗余和容错：为了提高数据的可靠性和容错能力，可以为数据创建冗余副本。在HDFS中，可以通过设置副本数（replication factor）来实现。通常情况下，副本数设置为3是一个不错的选择，因为它可以在硬件故障时提供较高的数据可用性。
数据访问模式：根据数据访问模式（如顺序读写和随机读写）来选择合适的存储设备。例如，对于顺序读写较多的场景，可以使用具有较高吞吐量的存储设备；而对于随机读写较多的场景，可以使用具有较低延迟的存储设备。
数据分区：为了提高查询性能，可以对数据进行分区。分区可以根据数据的访问模式和查询需求来设计，例如按照时间、地理位置或其他关键字段进行分区。
要设置Hive的最优路径，可以使用以下步骤：
分析数据量和访问模式，确定所需的存储空间和性能。
根据硬件资源和数据访问模式，选择合适的存储设备和配置。
在Hive中创建表时，使用LOCATION子句指定数据存储路径。例如：
CREATE TABLE example_table (
id INT,
name STRING
)
PARTITIONED BY (date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/path/to/hive/data';
在这个例子中，/path/to/hive/data是数据存储路径。请根据实际情况替换为合适的路径。
根据需要，可以调整HDFS的配置参数，如副本数、存储策略等，以优化Hive性能。
定期监控Hive和HDFS的性能指标，根据实际情况进行调优。