Hive Mapper 處理數據傾斜的方法主要有以下幾種：
增加Mapper數量：通過增加Mapper的數量，可以將大文件切分成更多的小文件，從而減少單個Mapper處理的數據量，降低數據傾斜的可能性。在Hive查詢中，可以通過設置-m參數來增加Mapper的數量。
使用Salting技術：Salting技術是在原始數據中加入一些隨機前綴，使得原本相同鍵的數據分散到不同的鍵上。這樣，在Map階段，每個Mapper都會處理一部分數據，從而避免了單個Mapper處理大量數據導致的數據傾斜。在Map輸出時，再將這些隨機前綴去除，恢復原始數據。
使用Combiner：Combiner是一種優化手段，可以在Map階段之后、Reduce階段之前對數據進行預處理。通過使用Combiner，可以將部分數據合并，減少Reduce階段需要處理的數據量，從而降低數據傾斜的可能性。
使用Custom Partitioner：自定義分區器可以根據數據的分布情況，將數據分配到不同的Reducer上。這樣可以確保數據在Reduce階段更加均衡地分布，從而避免數據傾斜。
使用Skew Join：Skew Join是一種針對數據傾斜問題的優化方法。當兩個表中的某個鍵分布不均勻時，可以使用Skew Join將這兩個表連接在一起。在Skew Join中，會將分布均勻的部分先進行連接，然后將分布不均勻的部分單獨進行處理，最后再將結果合并。
數據預處理：在運行Hive查詢之前，可以對數據進行預處理，例如重新分區、過濾無關數據等，以減少數據傾斜的可能性。
總之，處理Hive Mapper中的數據傾斜問題需要從多個方面進行考慮，包括增加Mapper數量、使用Salting技術、Combiner、自定義分區器、Skew Join以及數據預處理等。在實際應用中，可以根據具體情況選擇合適的方法來解決數據傾斜問題。
