Hive中的split函数用于将字符串按照指定的分隔符进行拆分，通常用于处理文本数据。为了提高split函数的效率，可以采取以下措施：
减少数据倾斜：在进行split操作时，如果某个key对应的数据量远大于其他key，那么在进行split时会消耗更多的计算资源。为了避免这种情况，可以在数据加载到Hive之前，对数据进行预处理，使得各个key对应的数据量尽量均衡。
使用合适的分隔符：选择合适的分隔符可以提高split函数的效率。例如，如果数据是以逗号分隔的，那么使用默认的分隔符（即逗号）进行split操作会比使用其他分隔符更加高效。
使用map类型：在Hive中，可以使用map类型来存储split后的结果。相比于数组类型，map类型可以更加高效地存储和查询数据。
使用并行处理：Hive支持并行处理，可以通过设置适当的配置参数来提高split操作的效率。例如，可以增加map和reduce任务的数量，以提高计算资源的利用率。
使用内置函数：Hive提供了一些内置函数，如regexp_extract和regexp_replace，可以用于实现split功能。这些内置函数通常比使用split函数更加高效。
优化数据存储格式：使用合适的数据存储格式（如Parquet、ORC等）可以提高Hive查询的效率。这些格式通常具有更好的压缩率和索引支持，可以减少磁盘I/O和CPU资源的消耗。
调整Hive配置参数：根据实际情况调整Hive的配置参数，如hive.exec.dynamic.partition、hive.exec.dynamic.partition.mode等，可以提高查询效率。
总之，提高Hive中split函数的效率需要从多个方面进行优化，包括数据预处理、分隔符选择、数据类型选择、并行处理、内置函数使用、数据存储格式选择和Hive配置参数调整等。
