Hive中的“chema”可能是一个拼写错误或者是一个不常见的术语，在常见的Hive优化和性能调优的讨论中，并没有直接涉及到一个特定的“chema”概念。因此，我将基于Hive性能优化的常见建议来回答这个问题。
Hive性能优化建议
- SQL语句优化：优化SQL语句，避免不必要的复杂操作，如多次关联和汇总，减少作业数。
- 数据格式优化：使用高效的数据存储格式，如ORCFile和Parquet，以提高存储和查询性能。
- 存储优化：利用分区和分桶技术，将数据分散到多个节点，减少查询时的数据扫描量。
- 执行过程优化：开启MapJoin和SkewJoin优化，以减少磁盘I/O和提高查询性能。
Hive性能调优的注意事项
- 在进行性能调优时，需要综合考虑存储、执行过程和作业调度流程等多个方面。
- 调优工作往往需要结合具体的业务场景和数据特性来进行，没有一种通用的最优解。
- 过早或不当的调优可能会导致额外的维护成本和资源浪费。
通过上述优化措施，可以在很大程度上提升Hive的性能，减少资源消耗，提高数据处理效率。需要注意的是，具体的优化策略和效果可能会因数据量、数据分布、硬件资源等多种因素而异。
