Hive Power并不是一个在信息技术或数据分析领域广泛认知的术语，因此无法直接提供关于其影响因素的信息。在数据库或数据分析领域，通常讨论的是数据库性能、数据分析工具的功效、计算资源的效能等因素。如果您是在询问Hive这个数据分析工具的“性能”或“功效”，那么可以考虑以下几个方面：
- 数据倾斜：数据分布不均匀，导致部分计算节点负担过重，影响整体性能。
- 数据冗余：不必要的数据重复，增加了存储和处理的负担。
- I/O操作：过多的输入/输出操作会降低效率。
- MapReduce分配：不合理的任务分配可能导致资源浪费或瓶颈。
- 查询优化：包括谓词下推、查询重写等，可以减少数据传输量，提高查询速度。
- 资源调度：合理的资源分配和管理对于提高查询性能和系统吞吐量至关重要。
- 硬件资源：包括节点、内存、CPU等，硬件资源的增加可以提升性能。
- 数据分区与分桶：合理的分区和分桶可以减少数据扫描量，提高查询效率。
- 索引：在频繁查询的列上建立索引可以加速查询。
- 压缩技术：使用压缩可以减少磁盘I/O，提高查询性能。
如果您实际上是在询问其他领域的“Hive Power”，请提供更多的上下文信息，以便我能更准确地回答您的问题。
