1. Random sampling
使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。ORDER BY RAND()语句可以获得同样的效果，但是性能没这么高。
--Syntax：
SELECT * FROM <Table_Name> DISTRIBUTE BY RAND() SORT BY RAND() LIMIT <N rows to sample>;
2. Bucket table sampling
该方式是最佳化采样bucket表。RAND()函数也可以用来采样整行。
如果采样列同时使用了CLUSTERED BY，使用TABLESAMPLE语句会更有效率。
--Syntax：
SELECT * FROM <Table_Name> TABLESAMPLE(BUCKET <specified bucket number to sample> OUT OF <total number of buckets> ON [colname|RAND()]) table_alias;
1) 使用下面的语句，从表lxw111中取样50%的数据，创建一个新表：
CREATE TABLE lxw1234 AS
SELECT * FROM lxw1 TABLESAMPLE (50 PERCENT);
2) 这种方式指定取样数据的大小，单位为M。比如，下面的语句：
SELECT * FROM lxw1 TABLESAMPLE (30M);
3)
这种方式可以根据行数来取样，但要特别注意：这里指定的行数，是在每个InputSplit中取样的行数，也就是，每个Map中都取样n ROWS。
SELECT * FROM lxw1 TABLESAMPLE (200 ROWS)
4)
table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])
如果基于一个已经分桶表进行取样，将会更有效率。
执行下面的语句，创建一个分桶表，并插入数据：
CREATE TABLE lxw1_bucketed (pcid STRING)
CLUSTERED BY(pcid) INTO 10 BUCKETS;
INSERT overwrite TABLE lxw1_bucketed
SELECT pcid FROM lxw1;
表lxw1_bucketed按照pcid字段分成10个桶，下面的语句表示从10个桶中抽样第一个桶的数据：
SELECT COUNT(1) FROM lxw1_bucketed TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 10 ON pcid);
很好理解。
再看这个：
SELECT COUNT(1) FROM lxw1_bucketed TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 20 ON pcid)
表只有10个桶，如果指定20，看结果：
结果差不多是源表记录的1/20，Hive在运行时候，会在第一个桶中抽样一半的数据。
还有一点：
如果从源表中直接分桶抽样，也能达到一样的效果，比如：
SELECT COUNT(1) FROM lxw1 TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 20 ON pcid);
区别在于基于已经分桶的表抽样，查询只会扫描相应桶中的数据，而基于未分桶表的抽样，查询时候需要扫描整表数据，先分桶，再抽样。
文章转自：http://lxw1234.com/archives/2015/08/444.htm