Hive中的绝对值函数ABS()通常用于计算数值的绝对值。在Hive查询中，ABS()函数本身不会直接导致性能优化，因为它是一个基本的算术运算。然而，可以通过以下几种方式间接地优化包含ABS()函数的查询：
数据类型选择：确保在创建表时使用了合适的数据类型。例如，如果只需要存储小数的绝对值，可以使用DECIMAL或FLOAT类型，而不是BIGINT。这可以减少存储空间和提高计算效率。
分区与分桶：通过合理的分区（PARTITIONING）和分桶（BUCKETING）策略，可以将数据分散到不同的节点上，从而提高查询性能。例如，如果查询只涉及某个特定范围的数据，可以通过分区键来限制查询的数据集。
索引：虽然Hive不支持传统意义上的索引，但可以通过物化视图（MATERIALIZED VIEW）来存储查询结果，从而加速重复查询的执行。
压缩：使用压缩技术可以减少数据的存储空间和I/O开销。Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip等，可以根据数据的特点选择合适的压缩算法。
查询优化：在编写查询时，注意避免不必要的复杂操作和嵌套子查询。尽量使用简单的查询语句，并利用Hive的查询优化器来自动选择最佳的执行计划。
并行处理：确保Hive配置了足够的资源，以便在执行查询时能够充分利用集群的计算能力。可以通过调整hive.exec.parallel和hive.compute.query.using.stats等参数来控制并行处理的级别。
使用内置函数：在某些情况下，可以使用Hive内置的其他函数来替代ABS()函数，从而提高性能。例如，对于整数类型的绝对值计算，可以直接使用位运算符&和~来实现。
需要注意的是，Hive的性能优化通常需要综合考虑多个因素，包括数据模型、查询逻辑、硬件资源和集群配置等。因此，在实际应用中，建议根据具体情况进行测试和调整，以达到最佳的性能表现。