背景
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：
- 随机抽样（rand()函数）
- 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
例子：随机取表app.table_name并且日期是当天（datekey=‘2018-11-14’）100条数据
select * from app.table_name where datekey='2018-11-14' distribute by rand() sort by rand() limit 100;
- 千万级数据中进行随机抽样 order by方式耗时更长(不可取)
例子：随机取表100条数据
select * from app.table_name order by rand() limit 100;
2、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 ，该方式允许Hive随机抽取N行数据，数据总量的百分比（n百分比）或N字节的数据。
语法：
SELECT * FROM <Table_Name> TABLESAMPLE(N PERCENT|ByteLengthLiteral|N ROWS) s;
（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)
3、数据块抽样（Block sampling ）
例：按数据量百分比抽样
SELECT name FROM employees TABLESAMPLE(10 PERCENT) a;
例：按数据大小采样
SELECT name FROM employees TABLESAMPLE(1M) a;
例：按数据行数采样
SELECT * FROM source TABLESAMPLE(10 ROWS);
3、桶表抽样（Bucket table sampling）
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())
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。
语法：
SELECT * FROM <Table_Name> TABLESAMPLE(BUCKET <specified bucket number to sample> OUT OF <total number of buckets> ON [colname|RAND()]) table_alias;
示例：
SELECT * FROM employees TABLESAMPLE(BUCKET 2 OUT OF 4 ON RAND()) table_alias;
SELECT * FROM xxxxxx_uid_online_buck TABLESAMPLE(bucket 1 out of 2 on uid);
4、总结
聚合和抽样，特别是聚合函数，在大数据处理过程中是处理数据的主要方法。通过自由的条件限制以及聚合函数组合，基本能完成任意要求的数据处理或分组，随机抽样、数据块抽样、分桶抽样 是三种比较常见的数据抽样方式。
