Hive Collect是一个用于将MapReduce任务的结果收集到Hive表中的操作。在讨论Hive Collect对存储空间的要求时，我们需要考虑以下几个方面：

输入数据大小：首先，Hive Collect操作的输入数据大小会直接影响所需的存储空间。如果输入数据非常大，那么收集结果所需的空间也会相应增加。

输出数据格式：Hive Collect操作将MapReduce任务的结果输出到Hive表中。输出的数据格式（如TextFile、SequenceFile等）也会影响所需的存储空间。例如，TextFile格式通常比SequenceFile格式占用更多的空间。

压缩：在将MapReduce任务的结果写入Hive表之前，可以选择对其进行压缩以节省存储空间。Hive支持多种压缩算法，如Snappy、Gzip等。选择合适的压缩算法可以在一定程度上减少所需的存储空间。

Hive表配置：Hive表的配置也会影响所需的存储空间。例如，可以设置Hive表的存储格式（如ORC、Parquet等），这些格式通常比默认的TextFile格式更节省空间。此外，还可以设置Hive表的压缩选项，以进一步减少存储空间。

总之，Hive Collect对存储空间有一定的要求，具体取决于输入数据大小、输出数据格式、压缩以及Hive表配置等因素。在实际使用中，可以根据具体需求和资源情况来调整这些参数，以优化存储空间的使用。