1. 面试官：通过实例说明如何使用分区和桶优化Hive中的数据存储和查询性能。

2. 面试官：讨论Join操作中的Map Join和Reduce Join，分别适用于什么样的场景，并进行性能比较。

3. 面试官：介绍Hive中的统计信息收集功能，如何收集表的统计信息并用于查询优化？

4. 面试官：详细解释Hive中的动态分区与静态分区，分别适用于哪些场景，以及如何进行性能调优。

5. 面试官：说明Hive中的并行执行机制，包括并行查询和并行加载数据的优化方式。

6. 面试官：讨论Hive中的Vectorized Query Execution，并举例说明其对查询性能的影响。

7. 面试官：分析Hive中的数据压缩技术，包括压缩格式的选择和压缩对查询性能的影响。

8. 面试官：通过实例说明如何使用HiveQL中的优化设置，如Join优化、查询重写等，来提高查询性能。

9. 面试官：讨论Hive中的动态分区发现机制，以及如何利用动态分区来提升查询效率。

10. 面试官：介绍Hive中的ACID事务和事务管理，包括事务的使用场景和性能影响。