Hive的collect操作是对内存有要求的。在Hive中，collect操作通常用于将map或reduce阶段的输出结果收集到一个reduce任务中，以便进行进一步的处理。这个过程中，需要大量的内存来存储和处理数据。
具体来说，Hive的collect操作对内存的要求取决于以下几个因素：
数据量：收集的数据量越大，所需的内存就越多。如果数据量超过了可用内存，那么collect操作可能会失败或导致性能下降。
数据类型：不同的数据类型占用的内存空间也不同。例如，字符串类型通常比整数类型占用更多的内存。因此，在处理大量数据时，需要注意数据类型的选择和内存使用。
Map和Reduce任务的配置：Hive的map和reduce任务的配置也会影响collect操作的内存使用。例如，可以调整map和reduce任务的内存分配，以适应不同的数据量和数据类型。
为了确保Hive的collect操作能够顺利进行，建议在配置Hive时注意以下几点：
根据数据量和数据类型合理设置map和reduce任务的内存分配。
在集群中添加更多的节点，以提供更多的内存资源。
优化Hive查询语句和配置，以减少不必要的数据传输和处理。
总之，Hive的collect操作对内存有要求，需要根据实际情况合理配置内存资源，以确保操作的顺利进行。