Hive子查询的性能可以通过以下方法进行优化：
broadcast关键字来实现广播变量。SELECT /*+ MAPJOIN(t1) */ t2.*
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key
WHERE t1.key IN (SELECT key FROM table1 WHERE condition);
使用子查询的列别名：在子查询中，尽量使用列别名而不是表名，这样可以减少查询中的表连接次数。
使用IN和NOT IN的优化：在子查询中，尽量使用IN和NOT IN操作符，而不是OR和NOT OR。因为IN和NOT IN操作符可以利用索引，而OR和NOT OR操作符则不能。
使用JOIN替换子查询：如果子查询的结果集较小，可以考虑使用JOIN替换子查询，这样可以减少计算开销。
使用分区和分桶：对子查询中的表进行分区和分桶，可以提高查询性能。分区可以根据某个字段进行划分，分桶可以根据某个字段的值进行划分。这样，查询时只需要扫描相关的分区或桶，而不是整个表。
使用并行度调整：根据集群的资源情况和查询需求，适当调整Hive作业的并行度。增加并行度可以提高查询性能，但同时也会增加集群的资源消耗。
优化子查询条件：在子查询中，尽量使用简单的条件，避免使用复杂的函数和表达式。这样可以减少计算开销。
使用物化视图：如果子查询的结果集不经常变化，可以考虑使用物化视图来存储子查询结果。这样，查询时可以直接从物化视图表中获取数据，而不需要重新计算子查询结果。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，但Tez和Spark作为执行引擎具有更好的性能和扩展性。可以考虑将Hive的执行引擎切换到Tez或Spark，以提高查询性能。
