1、分桶的概述
分区提供了一个隔离数据和优化查询的遍历方式。不是所有的数据集都可形成合力的分区
对于一张表或者分区，hive可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围
分区针对的是数据的存储路径（分文件夹）
分桶针对的是数据文件
2、创建分桶表，数据通过子查询的方式导入
（1）创建一个普通表
create table stu(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
（2）向普通表中导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu
（3）创建分桶表
create table stu_buck(
id int,
name string
)
clustered by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t'
（3）通过子查询导入数据到分桶表（直接导入数据到分桶表，不能分桶）
insert into table stu_buck
select id,name from stu;
（4）需要设置属性强制分桶
set hive.enforce.bucketing=true;
set mapreduce.job.reduces=-1;
3、分桶规则
hive的分桶采用对分桶字段的值进行hash，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中
4、分桶抽样查询
对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果。Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。
select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
注：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON field) 。
y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取，如果需要取多个分区，以后的分区号为当前分区号加上y。例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 1 out of 2)，表示总共抽取（4/2=）2个bucket的数据，抽取第1(x)个和第3(x+y)个bucket的数据。
注意：x的值必须小于等于y的值，否则
FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck