(一)、桶的概念：
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗？)，
也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用
对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
(1)、获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用
这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用
Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个
相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可
以，可以大大较少JOIN的数据量。
(2)、使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，
如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

(3)、强制多个 reduce 进行输出：
插入数据前需设置，不设置将会只有一个文件：
set hive.enforce.bucketing = true
要向分桶表中填充数据，需要将 hive.enforce.bucketing 属性设置为 true。
这 样，Hive 就知道用表定义中声明的数量来创建桶。然后使用 INSERT 命令即可。
需要注意的是： clustered by和sorted by不会影响数据的导入，这意味着，用户必须自己负责数据如何如何导入，包括数据的分桶和排序。
‘set hive.enforce.bucketing = true‘ 可以自动控制上一轮reduce的数量从而适配bucket的个数，
当然，用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配bucket个数，推荐使用‘set hive.enforce.bucketing = true‘

二、案例操作
1、以用户ID作为分桶依据，将用户数据分4个桶存放
创建普通表：
create table if not exists u_users(
uid int,
uname string,
uage int
)
row format delimited fields terminated by‘,‘;

vi u_users.txt
1,xiaoA,12
2,xiaoB,10
3,xiaoC,12
4,xiaoD,17
5,xiaoE,12
6,xiaoF,16
7,xiaoG,15
8,xiaoH,12
9,xiaoW,12
10,xiaoT,12
11,xiaoL,18

load data local inpath ‘/opt/data/u_users.txt‘ into table u_users;

创建分桶表(用户ID作为分桶依据)：
create table if not exists bk_users(
uid int,
uname string,
uage int
)
clustered by(uid) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by‘,‘;

说明：
1.clustered by(uid) into 4 buckets 在row format delimited fields terminated by‘,‘前面，顺序不能调
2.clustered by(uid) into 4 buckets 是以表的uid作为分桶依据，然后将数据分为4个桶操作。

强制多个 reduce 进行输出桶文件
set hive.enforce.bucketing = true

加载数据到分桶表：
注意：对分桶表数据的导入只能以结果集的方式添加
insert into table bk_users select * from u_users;

查看分桶表目录下的桶文件：
hive> dfs -ls hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users;
Found 4 items
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 22 2017-04-24 14:49 hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000000_0
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 33 2017-04-24 14:49 hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000001_0
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 34 2017-04-24 14:49 hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000002_0
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 34 2017-04-24 14:49 hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000003_0

hive> dfs -cat hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000000_0;
8,xiaoH,12
4,xiaoD,17
hive> dfs -cat hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000001_0;
9,xiaoW,12
5,xiaoE,12
1,xiaoA,12
hive> dfs -cat hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000002_0;
10,xiaoT,12
6,xiaoF,16
2,xiaoB,10
hive> dfs -cat hdfs://Hadoop001:9000/user/hive/warehouse/db_1608c.db/bk_users/000003_0;
11,xiaoL,18
7,xiaoG,15
3,xiaoC,12

分桶表的查询：
select * from bk_users;

tablesample是桶抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
select * from bk_users TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y);

y尽可能是table总bucket数的倍数或者因子。

y必须要大于x，否则报错。
hive根据y的大小，决定抽样的比例;

clustered by(id) into 16 buckets;
例如，table总共分了16桶，当y=8时，抽取(16/8=)2个bucket的数据，
当y=32时，抽取(16/32=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取。

clustered by(id) into 32 buckets;
例如，table总bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)，
表示总共抽取（32/16=）2个bucket的数据，
分别为第3个bucket和第（3+16=）19个bucket的数据。

bk_users分桶结构:clustered by(uid) into 4 buckets
#从bk_users分桶表抽出一桶数据：
x=2,y=4
select * from bk_users TABLESAMPLE(BUCKET 2 OUT OF 4);

#从bk_users分桶表抽出二桶数据：
x=2,y=2
select * from bk_users TABLESAMPLE(BUCKET 2 OUT OF 2);

#从bk_users分桶表抽出四桶数据：
x=1,y=1
select * from bk_users TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 1);

#从bk_users分桶表抽出半桶数据：
x=1,y=8
select * from bk_users TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 8);

=================抽样查询======================
#随机从某表中取5条数据：
select * from u_users order by rand() limit 5;

#数据块取样 (TABLESAMPLE (n PERCENT))抽取表大小的n%
select * from u_users TABLESAMPLE (10 PERCENT);

#指定数据大小取样(TABLESAMPLE (nM)) M为MB单位
select * from u_users TABLESAMPLE (10M);

#指定抽取条数(TABLESAMPLE (n ROWS))
select * from u_users TABLESAMPLE (5 ROWS);

************分区+分桶+混合方式分区******************************
案例2：按国家、城市分桶，以f1字段作为分桶依据
create external table if not exists tb_part_bk_users(
f1 string,
f2 string,
f3 string,
contry string,
city string
)
row format delimited fields terminated by‘\t‘;

load data local inpath ‘/opt/data/par_buc.txt‘ into table tb_part_bk_users;

创建分区+分桶表：
create external table if not exists part_bk_users(
f1 string,
f2 string,
f3 string
)
partitioned by(contry string,city string)
clustered by(f1) into 5 buckets
row format delimited fields terminated by‘\t‘;

说明：
1.partitioned by(contry string,city string)
clustered by(f1) into 5 buckets
先写分区操作、在设置分桶操作

混合方式将数据添加到分区分桶表：
1.打开动态分区设置、设置动态分区模式为非严格模式
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

2.强制多个 reduce 进行输出桶文件
set hive.enforce.bucketing = true

3.只能以结果集的方式添加数据到分桶表
insert into table part_bk_users partition(contry=‘CA‘,city)
select f1,f2,f3,city from tb_part_bk_users where contry=‘CA‘;

insert into table part_bk_users partition(contry=‘US‘,city)
select f1,f2,f3,city from tb_part_bk_users where contry=‘US‘;

Hive 桶的分区