HIve实现数据抽样

1，https://blog.csdn.net/yangwenlei222/article/details/81112618?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-81112618.nonecase&utm_term=hive%20%E5%8F%96%E6%A0%B7&spm=1000.2123.3001.4430

2，https://blog.csdn.net/zylove2010/article/details/78290319

在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：

1. 数据块抽样（tablesample()函数）
   1） tablesample(n percent) 根据hive表数据的大小按比例抽取数据，并保存到新的hive表中。如：抽取原hive表中10%的数据
   （注意：测试过程中发现，select语句不能带where条件且不支持子查询，可通过新建中间表或使用随机抽样解决）
   create table xxx_new as select * from xxx tablesample(10 percent)
   2）tablesample(n M) 指定抽样数据的大小，单位为M。
   3）tablesample(n rows) 指定抽样数据的行数，其中n代表每个map任务均取n行数据，map数量可通过hive表的简单查询语句确认（关键词：number of mappers: x)

2. 分桶抽样
   hive中分桶其实就是根据某一个字段Hash取模，放入指定数据的桶中，比如将表table_1按照ID分成100个桶，其算法是hash(id) % 100，这样，hash(id) % 100 = 0的数据被放到第一个桶中，hash(id) % 100 = 1的记录被放到第二个桶中。创建分桶表的关键语句为：CLUSTER BY语句。
   分桶抽样语法：
   TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])
   其中x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始，colname表示抽样的列，y表示桶的数量。
   例如：将表随机分成10组，抽取其中的第一个桶的数据
   select * from table_01 tablesample(bucket 1 out of 10 on rand())

3. 随机抽样（rand()函数）
   1）使用rand()函数进行随机抽样，limit关键字限制抽样返回的数据，其中rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer阶段是随机分布的，案例如下：
   select * from table_name where col=xxx distribute by rand() sort by rand() limit num;
   2）使用order 关键词
   案例如下：
   select * from table_name where col=xxx order by rand() limit num;
   经测试对比，千万级数据中进行随机抽样 order by方式耗时更长，大约多30秒左右。