Hive的split函數本身對存儲沒有直接要求，因為它主要是在Hive查詢中進行字符串分割操作，不涉及數據的存儲細節。然而，需要注意的是，Hive中的split函數可能會受到數據量和數據格式的影響，從而間接影響到存儲和查詢性能。
以下是一些可能影響Hive split函數性能和存儲的情況：
數據量：當處理大量數據時，split函數的性能可能會受到影響，因為它需要在Hive中進行字符串處理和分割操作。為了提高性能，可以考慮優化Hive配置，例如增加內存分配、使用更高效的壓縮算法等。
數據格式：Hive中的split函數通常用于處理以特定分隔符分隔的字符串。如果數據格式不規范或包含大量空值，split函數的性能可能會受到影響。為了提高性能，可以在數據加載到Hive之前進行數據清洗和預處理，以確保數據格式的規范性和一致性。
此外，雖然split函數本身不直接對存儲有要求，但在實際使用中，還需要考慮以下幾點：
存儲空間：由于split函數會生成新的字符串數組，因此可能會增加存儲空間的使用。在設計Hive表結構時，需要考慮這一點，并確保有足夠的存儲空間來容納處理后的數據。
數據傾斜：在某些情況下，split函數可能會導致數據傾斜問題，即部分節點上的數據量遠大于其他節點。這可能會影響Hive查詢的性能和穩定性。為了解決數據傾斜問題，可以考慮使用一些數據傾斜解決方案，例如Salting、Combiner等。
總之，雖然Hive的split函數本身對存儲沒有直接要求，但在實際使用中需要考慮數據量、數據格式、存儲空間和數據傾斜等因素，以確保查詢性能和存儲效率。
