要优化Hive中TextFile的读取速度，可以采取以下措施：
分区（Partitioning）：通过在表上创建分区，可以将数据分散到不同的目录中，从而减少单个任务需要处理的数据量。这可以通过在创建表时指定分区列来实现。
压缩（Compression）：使用压缩技术可以减少存储空间和网络传输的数据量。Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip和Brotli。可以在创建表时指定压缩类型，或者在查询时动态应用压缩。
桶（Bucketing）：桶是一种将数据分组的方法，可以将同一组的数据存储在一起。这有助于提高MapReduce任务的并行度。可以在创建表时指定桶的数量和列。
列式存储格式（Columnar Storage Formats）：使用列式存储格式（如ORC、Parquet）可以提高Hive查询性能，因为它们允许更好地压缩和编码数据。这些格式通常比行式存储格式（如TextFile）更适合分析查询。
优化查询：编写高效的Hive SQL查询可以显著提高读取速度。例如，使用JOIN代替子查询，避免使用全表扫描，尽量使用MapReduce任务而不是Tez任务等。
调整配置参数：根据集群的资源情况，调整Hive和Hadoop的配置参数，以提高读取性能。例如，可以增加MapReduce任务的内存分配，或者调整Hive的执行引擎参数。
使用缓存：如果某些数据集被频繁访问，可以考虑使用Hive的查询结果缓存功能，将结果存储在内存中，以减少对磁盘的访问。
数据倾斜处理：数据倾斜是指某些分区或桶的数据量远大于其他分区或桶，导致部分任务执行时间过长。可以通过重新分区、添加随机前缀、使用Salting技术等方法来解决数据倾斜问题。
