Hive Mapper 本身是支持并行处理的。在 Hive 查询中，Mapper 是第一个阶段，负责将大型输入文件切分成多个小块（通常是一个 Map 任务处理一个文件），然后将这些小块作为 Map 输出的键值对传递给 Reducer。为了实现并行处理，您需要根据集群的资源情况和数据量来合理配置 Map Task 的数量。
Hive 默认会使用 Map Task 的默认配置，您可以通过调整以下参数来优化 Map Task 的并行度：
mapreduce.job.maps: 这个参数用于设置 Map Task 的数量。您可以根据集群的资源情况和数据量来调整这个值。增加 Map Task 的数量可以提高并行处理能力，但也会增加集群的负担。
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 和 mapreduce.input.fileinputformat.split.minSize: 这两个参数用于控制输入文件的分片大小。适当调整这两个参数可以帮助更好地控制 Map Task 的并行度。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 和 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores: 这两个参数用于设置 YARN 节点管理器的资源限制。确保为 Map Task 分配足够的内存和 CPU 资源，以便它们可以高效地运行。
请注意，为了充分利用并行处理的优势，您还需要确保 Reducer 的数量也足够多，以便在 Map Task 完成之后能够快速地合并结果。此外，优化 Hive 查询本身（例如，使用合适的连接类型、过滤条件等）也可以提高查询性能。