Hive Mapper 本身并不直接支持數據壓縮，但你可以通過以下幾種方式實現數據壓縮：
輸入格式支持壓縮：Hive 支持多種輸入格式，其中一些格式如 SequenceFile、RCFile 和 ORC 等本身就支持壓縮。你可以在創建表時指定這些格式，并選擇相應的壓縮算法（如 Snappy、Gzip 等）。
例如，創建一個使用 RCFile 格式并啟用 Snappy 壓縮的表：
CREATE TABLE compressed_table (key INT, value STRING)
STORED AS RCFILE
TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'SNAPPY');
MapReduce 作業級別壓縮：在 Hive 查詢中，你可以使用 mapreduce.map.output.compress 和 mapreduce.reduce.output.compress 屬性來啟用 MapReduce 作業級別的壓縮。這將在 Map 和 Reduce 階段對輸出數據進行壓縮。
例如，啟用 Map 和 Reduce 輸出的 Gzip 壓縮：
SET hive.mapreduce.map.output.compress=true;
SET hive.mapreduce.reduce.output.compress=true;
SET hive.mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
Hive 配置參數：Hive 還提供了一些配置參數來控制壓縮行為，如 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（用于控制每個 reducer 處理的數據量）和 hive.exec.reducers.max（用于限制 reducer 的最大數量）。這些參數可以間接影響壓縮效果。
請注意，雖然壓縮可以減少存儲空間和傳輸帶寬的需求，但也會增加 CPU 使用率和 I/O 開銷。因此，在啟用壓縮之前，請根據你的硬件資源和應用需求進行權衡。
