Hive动态分区是一种根据数据量自动创建分区的功能，它可以有效地减少手动管理分区的开销。然而，动态分区也可能导致内存使用不当，从而影响查询性能。以下是一些建议，可以帮助你优化Hive动态分区的内存使用：
调整hive.exec.dynamic.partition设置：此设置控制Hive是否允许动态分区。将其设置为true以启用动态分区。你还可以通过设置hive.exec.dynamic.partition.mode来控制分区模式。将其设置为strict可以确保只有在满足最小分区数要求时才会创建分区，从而减少内存使用。
控制分区大小：尽量确保每个分区的数据量大致相等，以避免某些分区过大而导致内存不足。你可以通过调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer设置来控制reducer的大小，从而间接控制分区大小。
优化查询：尽量使用高效的查询，例如使用LIMIT子句限制返回的结果数量，或者使用JOIN代替子查询。这可以减少处理的数据量，从而降低内存使用。
增加资源：如果可能的话，可以考虑增加集群的资源，例如增加内存或CPU核心数。这将有助于提高Hive处理大规模数据的能力。
调整JVM参数：为Hive分配更多的JVM内存，以便更好地处理动态分区。你可以通过设置hive.server2.yarn.container.memory和hive.server2.yarn.container.java.opts来调整JVM内存设置。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，但它可能不是处理大规模数据的最佳选择。你可以考虑使用Tez或Spark作为执行引擎，它们通常比MapReduce更高效，可以更好地处理动态分区。
监控和调整：定期监控Hive的性能指标，例如内存使用、CPU使用率和查询延迟。根据监控结果调整配置参数，以便优化内存使用。
通过遵循这些建议，你应该能够优化Hive动态分区的内存使用，从而提高查询性能。