1. 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'