Hive Mapper 处理数据倾斜的方法主要有以下几种：
增加Mapper数量：通过增加Mapper的数量，可以将大文件切分成更多的小文件，从而减少单个Mapper处理的数据量，降低数据倾斜的可能性。在Hive查询中，可以通过设置-m参数来增加Mapper的数量。
使用Salting技术：Salting技术是在原始数据中加入一些随机前缀，使得原本相同键的数据分散到不同的键上。这样，在Map阶段，每个Mapper都会处理一部分数据，从而避免了单个Mapper处理大量数据导致的数据倾斜。在Map输出时，再将这些随机前缀去除，恢复原始数据。
使用Combiner：Combiner是一种优化手段，可以在Map阶段之后、Reduce阶段之前对数据进行预处理。通过使用Combiner，可以将部分数据合并，减少Reduce阶段需要处理的数据量，从而降低数据倾斜的可能性。
使用Custom Partitioner：自定义分区器可以根据数据的分布情况，将数据分配到不同的Reducer上。这样可以确保数据在Reduce阶段更加均衡地分布，从而避免数据倾斜。
使用Skew Join：Skew Join是一种针对数据倾斜问题的优化方法。当两个表中的某个键分布不均匀时，可以使用Skew Join将这两个表连接在一起。在Skew Join中，会将分布均匀的部分先进行连接，然后将分布不均匀的部分单独进行处理，最后再将结果合并。
数据预处理：在运行Hive查询之前，可以对数据进行预处理，例如重新分区、过滤无关数据等，以减少数据倾斜的可能性。
总之，处理Hive Mapper中的数据倾斜问题需要从多个方面进行考虑，包括增加Mapper数量、使用Salting技术、Combiner、自定义分区器、Skew Join以及数据预处理等。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法来解决数据倾斜问题。
