在Hive中，concat_ws函数用于将多个字符串连接在一起，用指定的分隔符分隔
分区表：将数据分散到不同的分区，这样在处理大数据量时可以减少单个任务的大小。你可以根据日期或其他关键字段对表进行分区。
使用MapReduce：Hive中的许多操作默认使用MapReduce进行处理。你可以尝试优化MapReduce任务的配置，例如增加内存分配、调整并行度等，以提高处理速度。
使用Tez或Spark：Hive支持使用Tez或Spark作为执行引擎。这些引擎通常比MapReduce更快，因为它们提供了更低的延迟和更高的资源利用率。你可以考虑将Hive的执行引擎更改为Tez或Spark。
采样数据：在进行大数据量的操作之前，可以对数据进行采样，以便在较小的数据集上测试查询。这可以帮助你找到潜在的性能问题，并在处理大数据量时避免这些问题。
优化查询：尽量避免在查询中使用复杂的操作，如子查询、聚合函数等。这些操作可能会导致性能下降。如果可能的话，尝试简化查询并分批处理数据。
增加资源：为Hive分配更多的资源（如CPU、内存和磁盘空间）可能会提高处理大数据量的速度。你可以尝试增加YARN的资源配置，或者在Hive中创建一个高资源容量的角色。
使用压缩：对数据进行压缩可以减少磁盘I/O和网络传输的开销。Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip等。你可以尝试使用压缩来提高查询性能。
总之，处理Hive中的大数据量需要从多个方面进行优化。你可以根据具体情况选择合适的方法来提高查询性能。