Hive是一個基于Hadoop構建的數據倉庫分析系統，它允許用戶使用類似于SQL的查詢語言（HiveQL）來查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統（HDFS）中的大規模數據集。然而，搜索結果中并沒有直接提及“hives chema”對數據量的具體要求，而是討論了Hive的相關配置和優化參數。因此，我將基于Hive的知識和常見的數據倉庫需求來提供一些一般性的指導。
hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage參數來優化內存使用，確保有足夠的內存來處理數據。hive.exec.parallel和mapreduce.job.maps，以提高并行處理能力，加快數據處理速度。請注意，上述信息是基于Hive的一般性知識，并非直接針對“hives chema”的特定要求。如果“hives chema”是指某個特定項目或產品的名稱，建議查閱該項目或產品的官方文檔以獲取準確的信息。
