在Hive中，并行執行是通過將任務分解成多個子任務，并在集群中的多個節點上同時執行這些子任務來實現的。這樣可以利用集群中的多個資源并行處理數據，提高作業的執行效率。
Hive使用MapReduce來實現并行執行。在Hive中，查詢會被轉換為一系列的MapReduce任務，每個任務會被分配給集群中的不同節點并行執行。每個節點上的任務會處理數據的不同部分，然后將結果合并到一起。
除了MapReduce之外，Hive還支持Tez引擎和Spark引擎來實現并行執行。Tez引擎是一種更高效的并行執行框架，可以減少任務之間的通信開銷，提高作業的執行速度。Spark引擎則是基于內存計算的并行執行引擎，可以更快地處理數據，并提供更加靈活的API。
總的來說，Hive中的并行執行通過將任務分解成多個子任務，并在集群中的多個節點上同時執行這些子任務來實現，并可以選擇不同的執行引擎來提高作業的執行效率。
