Hive创建表的过程可以通过以下方式进行优化：
- 合理设计表结构：在设计表结构时，应该根据数据的特点和查询需求来确定字段的数据类型和存储格式。例如，如果某个字段的数据量非常大，可以考虑将其存储为压缩格式，以减少存储空间和提高查询效率。
- 使用分区表：分区表可以将数据分散到多个节点上，从而提高查询效率。在选择分区字段时，应该选择具有明显区分度的字段，以便在查询时能够快速定位到相关数据。
- 合理设置存储参数：在创建表时，可以设置一些存储参数来优化表的性能。例如，可以设置行格式为压缩格式，以减少存储空间和提高查询效率；可以设置存储路径为高效的存储介质，以提高I/O性能。
- 使用桶表：桶表是一种将数据按照一定的规则分散到多个节点上的表结构。通过使用桶表，可以提高查询效率和并发性能。在选择桶字段时，应该选择具有明显区分度的字段，以便在查询时能够快速定位到相关数据。
- 优化查询语句：在使用Hive进行查询时，应该尽量优化查询语句，以减少计算量和I/O开销。例如，可以使用分页查询来减少单次查询的数据量；可以使用MapReduce优化器来选择最优的计算路径等。
- 调整Hive配置参数：Hive的配置参数对表的性能也有很大的影响。在创建表之前，可以调整一些配置参数来优化表的性能。例如，可以调整内存分配参数来提高计算效率；可以调整缓存参数来提高I/O性能等。
总之，在使用Hive创建表时，应该根据数据的特点和查询需求来合理设计表结构和使用各种优化技术，以提高表的性能和查询效率。