1. 面试官：Hive中的压缩技术有哪些？请详细介绍每种压缩技术的优缺点和适用场景。

2. 面试官：在Hive中如何使用动态分区和静态分区进行数据压缩和优化？请使用示例说明。

3. 面试官：什么是ORC文件格式？它与其他文件格式相比有什么优势？举例说明在Hive中如何使用ORC文件格式进行优化。

4. 面试官：Hive中的统计信息对数据压缩和查询性能有怎样的影响？请详细描述统计信息的作用和使用方法。

5. 面试官：Hive中如何使用Bucketed Tables进行数据优化和压缩？请解释Bucketed Tables的原理和使用场景。

6. 面试官：在Hive中如何进行数据分区和数据桶的设计来优化查询性能和减少数据扫描？请说明数据分区和数据桶的区别，并给出示例场景。

7. 面试官：Hive中的Vectorized Query执行模式是什么？它如何提高数据压缩和查询性能？请详细解释Vectorized Query执行模式的工作原理和优势。

8. 面试官：Hive中的Compaction机制是如何工作的？它如何对数据压缩和优化产生影响？请描述Compaction机制的原理和应用场景。

9. 面试官：在Hive中如何使用合并小文件进行数据优化和压缩？请说明小文件对数据压缩和查询性能有怎样的影响，以及合并小文件的方法和步骤。

10. 面试官：Hive中的数据压缩和优化是如何与数据格式、存储格式和查询引擎相关联的？请解释数据压缩和优化对数据格式、存储格式和查询引擎的影响，以及如何选择合适的数据格式和存储格式来实现数据压缩和优化。