要提升Hive查询的执行速度，可以考虑以下几点：
数据分区：根据数据的特点进行分区，可以减少查询的数据量，提高查询效率。
数据压缩：可以对数据进行压缩存储，减少磁盘IO，提高查询速度。
数据合并：合并小文件可以减少查询时的IO操作，提高查询速度。
数据倾斜处理：避免数据倾斜可以提高查询的并行度，加快查询速度。
数据索引：在数据量较大时，可以考虑在关键字段上建立索引，加快查询速度。
数据预处理：可以在查询前进行数据预处理，如计算统计信息，避免重复计算，提高查询效率。
资源调优：合理调整Hive的配置参数，如调整内存大小、并行度等，可以提高查询速度。
使用Tez引擎：Tez引擎是Hive的一个执行引擎，相比MapReduce引擎有更好的性能和效率。
通过以上方法可以提高Hive查询的执行速度，加快数据分析和处理的效率。
