Hive入门（三）分桶
1 什么是分桶
上一篇说到了分区，分区中的数据可以被进一步拆分成桶，bucket。不同于分区对列直接进行拆分，桶往往使用列的哈希值进行数据采样。在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时，建议使用桶。
hive使用对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。
2 如何分桶
首先，在建立桶之前，需要设置hive.enforce.bucketing属性为true，使得hive能识别桶。
然后，创建带有桶的表：
CREATE TABLE bucketed_user(
id INT,
name String
)
CLUSTERED BY (id) INTO 5 BUCKETS;
向桶中插入数据，这里按照用户id分成了5个桶
此时查看文件系统中的目录结构如下：
/usr/hive/warehouse/bucketed_user/000000_0
/usr/hive/warehouse/bucketed_user/000001_0
/usr/hive/warehouse/bucketed_user/000002_0
/usr/hive/warehouse/bucketed_user/000003_0
/usr/hive/warehouse/bucketed_user/000004_0
5个桶就是将数据表存储分为5个文件存储
注：cluster 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导入，包括数据的分桶和排序。
3 分区与分桶比较
- 桶的数量是固定的；
- 分区可以再分子区，桶不行；
- 分区或表组织成桶，Hive在处理有些查询时能利用桶的结构，获得更高的查询处理效率
- 分桶使取样（sampling）更高效
- 物理存储方式不同
如下图，分区又分桶和只分桶的图：
注：
抽样语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
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64份，当y=32时，抽取(64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。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。
