Hive本身是一个数据仓库工具，并不存在“Hive Power”这一概念。这里我理解您可能是想问“Hive”对数据量的要求。以下是关于Hive处理数据量能力的相关信息：
Hive处理数据量的能力
Hive基于Hadoop的数据仓库工具，能够处理PB级别的数据集。它通过将结构化的数据文件映射为数据库表，并使用类SQL的查询语言HiveQL进行数据查询和分析，非常适合进行大规模数据的处理和分析。
Hive的性能优化建议
- 使用Tez引擎：Tez是一个可扩展的框架，用于构建高性能批处理和交互式数据处理，可以显著提高查询速度。
- 谓词下推：将SQL语句中的where谓词逻辑提前执行，减少下游处理的数据量。
- 避免全表扫描：尽可能使用where子句来限制查询的数据量。
- 合理使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，加快查询速度。
- 数据加载和转换：选择合适的数据存储格式，如Parquet或ORC等列式存储格式，可以提高查询性能和减少存储空间。
通过上述优化措施，Hive可以更高效地处理和分析大规模数据集。