Hive优化方法主要包括以下几个方面：
数据分区和桶排序：通过将数据分成多个分区，可以减少查询的数据量，提高查询性能。此外，使用桶排序可以使数据在存储时更加紧凑，提高查询效率。
数据压缩：使用压缩算法可以减少数据的存储空间，同时也能减少磁盘I/O操作，提高查询性能。
数据倾斜处理：当数据在某个字段上存在倾斜分布时，会导致查询性能下降。可以通过重新设计数据模型、使用随机前缀和哈希分桶等方法来解决倾斜问题。
合理使用索引：在Hive中，可以通过创建索引来加速查询。使用索引时需要根据实际情况选择合适的字段和索引类型。
优化查询语句：优化查询语句可以减少不必要的计算和数据传输，提高查询性能。可以使用以下方法进行优化：选择合适的数据类型、避免使用不必要的函数、避免全表扫描等。
并行执行：Hive可以通过设置并行度来提高查询性能。可以根据集群的配置和查询的复杂度合理设置并行度。
资源调优：根据查询的资源需求，合理配置Hive的资源参数，如内存大小、任务数等，以提高查询性能。
数据预热：在查询之前，可以提前加载数据到缓存中，以加快查询速度。可以使用Hive的预热功能来实现。
数据采样：对于大数据集，可以先进行数据采样，以便更快地了解数据的分布情况和查询的效果。可以使用Hive的采样功能来实现。
总结起来，Hive优化的方法主要包括数据分区和桶排序、数据压缩、数据倾斜处理、合理使用索引、优化查询语句、并行执行、资源调优、数据预热和数据采样。通过综合使用这些方法，可以提高Hive的查询性能。