1. 数据分区：对数据进行合适的分区，可以减少查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。
2. 建立索引：在关联的字段上建立索引，可以加快查询速度。
3. 使用压缩：对数据进行压缩存储，减少磁盘空间占用和IO操作，提高数据处理效率。
4. 数据倾斜处理：如果存在数据倾斜的情况，可以对数据做一些预处理，如调整数据分布或使用JOIN的优化方式。
5. 调优配置参数：根据集群的硬件配置和数据量大小，调整Hive的相关参数以优化查询性能。
6. 数据分析和优化：通过分析查询计划和数据分布情况，优化查询语句和数据处理流程，提高查询效率。
7. 使用外部存储：将数据存储在外部存储系统中，如HDFS，可以提高数据的可扩展性和查询性能。
通过以上方法，可以更好地处理Hive关联数据量很大的情况，提高数据处理和查询效率。
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