一、分桶
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件，就相当于hadoop里面的真正的分区。
★怎么选择桶？默认时对某一列进行hash，使用hashcode对 桶的个数求模取余，确定哪一条记录进入哪一个桶。分桶后，桶内有序，整体不一定有序。
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。
分桶的目的一部分也是为了抽样调查
案例实操：
1、创建分桶表
create table stu_buk（id int, name string）
clustered by(id) #根据什么分桶-----
into 4 buckets #分几个桶
row format delimited fields terminated by '\t';
2、导入数据
1001 ss1
1002 ss2
1003 ss3
1004 ss4
1005 ss5
1006 ss6
1007 ss7
1008 ss8
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu_buck;
3、查看创建的分桶表中是否分成4个桶
居然发现没有4个桶？原因是分桶表是不能通过load上传数据的，试想一下，数据上传到hdfs上，这个过程怎么识别分桶字段，有怎么取hash值呢
★综上所述可得，分通表只能是使用insert select的方式
步骤：
（1）先建一个普通的stu表
| create table stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t'; |
（2）向普通的stu表中导入数据
| load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu; |
（3）导入数据到分桶表，通过子查询的方式
| insert into table stu_buck select id, name from stu; |
注意：做这些的前提是，reduce必须是只有一个
所以必要时要设置：
| hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true; hive (default)> set mapreduce.job.reduces=-1; hive (default)> insert into table stu_buck select id, name from stu; |
二、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。
查询表stu_buck中的数据。
| hive (default)> 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) 。
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
会经常报：FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck，这是原因是x的值大于了y的值