Hive压缩表的维护成本是否高取决于多个因素，包括选择的压缩算法、数据的特点、以及系统的整体负载等。下面是对Hive压缩表维护成本的分析：
Hive压缩表的维护成本
- 存储空间节省：压缩表可以显著减少存储空间的使用，降低存储成本。
- 查询性能提升：通过减少数据传输量和加快数据访问速度，压缩表可以提高查询性能，从而降低计算资源的消耗。
- 压缩和解压缩的开销：压缩表需要在数据加载和查询时进行压缩和解压缩，这会增加CPU和内存的使用，对系统资源有一定的消耗。
压缩算法选择建议
- Snappy：压缩速度快，适合大数据处理场景，但压缩率相对较低。
- Gzip：压缩率较高，但压缩和解压速度较慢。
- Lzo：压缩率较好，支持切分，适合单个文件较大的场景。
综合考虑，Hive压缩表的维护成本是否高并不绝对。在考虑是否使用压缩表时，建议根据实际的数据量、查询模式以及硬件资源情况来选择合适的压缩算法，并进行成本效益分析。