Hive Mapper 是 Hadoop MapReduce 中的一个组件，用于将大型数据集切分成多个小块，以便在 Map 阶段进行并行处理
合理设置 Mapper 的输入大小：根据数据集的大小和集群的资源情况，合理设置 Mapper 的输入大小（即 InputSplit 的大小）。过小的 InputSplit 会导致过多的 Map 任务，而过大的 InputSplit 则可能导致单个 Map 任务处理时间过长。可以通过调整 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 和 mapreduce.input.fileinputformat.split.minSize 这两个参数来控制 InputSplit 的大小。
使用压缩技术：使用压缩技术可以减少数据在网络传输和存储过程中的开销。Hive 支持多种压缩格式，如 Snappy、Gzip 等。可以在 Hive 查询中使用 COMPRESS 关键字来启用压缩，例如：SELECT COMPRESS(column_name) FROM table_name;。
优化数据格式：使用合适的数据格式可以降低数据的存储空间和序列化/反序列化的开销。例如，使用 Parquet 格式可以有效地压缩和存储稀疏数据，而使用 ORC 格式则可以进一步提高查询性能。
使用分桶技术：分桶是一种将数据按照某种规则分散到不同文件中的技术。通过在创建表时设置分桶列和分桶策略，可以将数据均匀地分布到不同的文件中，从而提高 Map 阶段的并行处理能力。
调整 MapReduce 参数：根据集群的资源情况和数据集的特点，调整 MapReduce 的相关参数，如 Map 任务的内存分配、Reduce 任务的内存分配、并行度等，以提高整体处理速度。
使用更快的序列化/反序列化库：选择更快的序列化/反序列化库可以降低数据处理过程中的开销。例如，使用 Kryo 库代替 Java 自带的序列化库可以提高处理速度。
避免使用复杂的查询操作：尽量避免在 Mapper 阶段使用复杂的查询操作，如 JOIN、GROUP BY 等，因为这些操作会导致大量的数据传输和处理，降低整体处理速度。可以将复杂查询操作放到 Reduce 阶段或者使用 Hive 的 MapJoin 功能进行优化。
