Hive临时表可以提高数据访问速度的原因主要有以下几点：
缓存：Hive临时表可以利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的缓存机制，将热点数据缓存在内存中，从而提高查询速度。当用户查询临时表时，Hive会优先从内存中读取数据，而不是从磁盘中读取。
分区：Hive临时表支持分区，可以将数据按照某个字段进行划分。这样，在查询时，Hive只需要扫描与查询条件匹配的分区，而不是整个数据集，从而减少数据扫描量，提高查询速度。
索引：Hive临时表支持创建索引，可以提高查询速度。索引可以帮助Hive更快地定位到需要的数据，而不需要扫描整个数据集。
列式存储：Hive默认采用列式存储格式（如ORC、Parquet等），这种存储格式可以减少磁盘I/O操作，提高数据访问速度。列式存储还可以实现数据的压缩，进一步降低I/O开销。
并行处理：Hive支持并行处理，可以根据集群的资源情况和查询需求，同时启动多个任务来处理查询请求。这样可以充分利用集群资源，提高查询速度。
要创建一个Hive临时表，可以使用以下语句：
CREATE TEMPORARY TABLE temp_table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
)
COMMENT 'Temporary table comment'
PARTITIONED BY (partition_column1 data_type, partition_column2 data_type, ...)
CLUSTERED BY (cluster_column) INTO num_buckets BUCKETS;
要查询临时表，可以使用以下语句：
SELECT column1, column2, ...
FROM temp_table_name
WHERE condition;
