在Hive集群中处理数据倾斜问题，可以通过以下几种方法：
- 增加并行度：将数据分成更小的分区，使用更多的节点来处理数据。可以通过Hive的
cluster by语句或者将分区划分得更细来增加并行度。
- 重新设计数据分区：如果数据倾斜是由于分区设计不合理导致的，可以考虑重新设计数据的分区策略。可以尝试按照不同的字段进行分区，或者根据业务需求进行合理的数据分区划分。
- 使用Bucket技术：Hive提供了Bucket技术来处理数据倾斜。可以通过将数据划分为更小的桶(Bucket)来均匀分布数据，然后使用Bucket Join来优化查询效率。
- 数据均衡：可以将倾斜数据拆分成更小的份额，并将其分散到多个节点上处理，最后再进行合并。
- 使用MapReduce参数调优：在处理数据倾斜时，可以通过调整MapReduce的参数来优化任务的执行效率。可以增加reduce的数量，提高map的堆内存限制，或者调整shuffle的策略。
- 使用Hive的调优器：Hive提供了一系列的调优器，可以通过调整查询的执行计划来优化查询性能。可以使用Hive的cost-based optimizer来选择更优的执行计划。
通过上述方法，可以有效地解决Hive集群中的数据倾斜问题，提高数据处理的效率和性能。