块抽样（Block Sampling）
Hive 本身提供了抽样函数，使用 TABLESAMPLE 抽取指定的 行数/比例/大小，举例：
CREATE TABLE iteblog AS SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE(1000 ROWS);
CREATE TABLE iteblog AS SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE (20 PERCENT);
CREATE TABLE iteblog AS SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE(1M);
_
block_sample: TABLESAMPLE (n PERCENT)
该语句允许至少抽取 n% 大小的数据（注意：不是行数，而是数据大小）做为输入，仅支持 CombineHiveInputFormat ，不能够处理一些特殊的压缩格式。如果抽样失败，MapReduce 作业的输入将是整个表或者是分区的数据。由于在 HDFS 块级别进行抽样，所以抽样粒度为块大小。例如如果块大小为256MB，即使 n% 的输入仅为100MB，那也会得到 256MB 的数据。
在下面例子中 0.1% 或更多的输入数据用于查询：
SELECT *FROM source TABLESAMPLE(0.1 PERCENT) s;
如果希望在不同的块中抽取相同大小的数据，可以改变下面的参数：
set hive.sample.seednumber=;
或者可以指定要读取的总长度，但与 PERCENT 抽样具有相同的限制。（从Hive 0.10.0开始 - https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3401）
block_sample: TABLESAMPLE (ByteLengthLiteral)
ByteLengthLiteral : (Digit)+ (‘b’ | ‘B’ | ‘k’ | ‘K’ | ‘m’ | ‘M’ | ‘g’ | ‘G’)
在下面例子中中 100M 或更多的输入数据用于查询：
SELECT *FROM source TABLESAMPLE(100M) s;
Hive 还支持按行数对输入进行限制，但它与上述两种行为不同。首先，它不需要 CombineHiveInputFormat，这意味着这可以在 non-native 表上使用。其次，用户给定的行数应用到每个 InputSplit 上。 因此总行数还取决于输入 InputSplit 的个数（不同 InputSplit 个数得到的总行数也会不一样）。（从Hive 0.10.0开始 - https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3401）
block_sample: TABLESAMPLE (n ROWS)
例如，以下查询将从每个输入 InputSplit 中取前10行：
SELECT * FROM source TABLESAMPLE(10 ROWS);
因此如果有20个 InputSplit 就会输出200条记录。
缺点：不随机。该方法实际上是按照文件中的顺序返回数据，对分区表，从头开始抽取，可能造成只有前面几个分区的数据。
优点：速度快。
分桶表抽样 （Smapling Bucketized Table）
利用分桶表，随机分到多个桶里，然后抽取指定的一个桶。
语法：
table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])
TABLESAMPLE 子句允许用户编写对抽样数据的查询，而不是对整个表格进行查询。TABLESAMPLE 子句可以添加到任意表中的 FROM 子句中。桶从1开始编号。colname 表明在哪一列上对表的每一行进行抽样。colname 可以是表中的非分区列，也可以使用 rand() 表明在整行上抽样而不是在单个列上。表中的行在 colname 上进行分桶，并随机分桶到编号为1到y的桶上。返回属于第x个桶的行。下面的例子中，返回32个桶中的第3个桶中的行，s 是表的别名：
SELECT * FROM source TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 32 ON rand()) s;
通常情况下，TABLESAMPLE 将扫描整个表并抽取样本。但是，这并不是一种有效率的方式。相反，可以使用 CLUSTERED BY 子句创建该表，表示在该表的一组列上进行哈希分区/分簇。如果 TABLESAMPLE子 句中指定的列与 CLUSTERED BY 子句中的列匹配，则 TABLESAMPLE 仅扫描表中所需的哈希分区。
所以在上面的例子中，如果使用 CLUSTERED BY id INTO 32 BUCKETS 创建表 source（根据id将数据分到32个桶中）：
TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 16 ON id)
会返回第3个和第19个簇，因为每个桶由（32/16）= 2个簇组成（创建表时指定了32个桶，会对应32个簇）。为什么选择3和19呢，因为要返回的是第3个桶，而每个桶由原来的2个簇组成，3%16=3 19%16=3，第3个桶就由原来的第3个和19个簇组成。
另一个例子:
TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 64 ON id)
会返回第三个簇的一半，因为每个桶将由（32/64）= 1/2个簇组成。
再一个例子：随机分到10个桶，抽取第一个桶。
CREATE TABLE iteblog AS SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 10 ON rand());
优点：随机，测试发现，速度比方法3的rand()快。
随机抽样
原理：利用 rand() 函数进行抽取，rand() 返回一个0到1之间的 double 值。
使用方法一
CREATE TABLE iteblog AS
SELECT * FROM iteblog1
ORDER BY rand()
limit 10000
此时，可以提供真正的随机抽样，但是，需要在单个 reducer 中进行总排序，速度慢。
使用方法二
CREATE TABLE iteblog AS
SELECT * FROM iteblog1
SORT BY rand()
limit 10000
Hive 提供了 sort by，sort by 提供了单个 reducer 内的排序功能，但不保证整体有序，上面的语句是不保证随机性的。
使用方法三
CREATE TABLE iteblog AS
SELECT * FROM iteblog1
where rand()<0.002
distribute by rand()
sort by rand()
limit 10000;
where 条件首先进行一次 map 端的优化，减少 reducer 需要处理的数据量，提高速度。distribute by 将数据随机分布，然后在每个 reducer 内进行随机排序，最终取10000条数据（如果数据量不足，可以提高 where 条件的 rand 过滤值）。
缺点：速度慢
使用方法四
CREATE TABLE iteblog AS
SELECT * FROM iteblog1
where rand()<0.002
cluster by rand()
limit 10000;
cluster by 的功能是 distribute by 和 sort by 的功能相结合，distribute by rand() sort by rand() 进行了两次随机，cluster by rand() 仅一次随机，所以速度上会比上一种方法快。
随机结果里面添加分区
上面的几种方法会丢失掉分区信息，我们可以结合动态分区将分区信息加到结果集中，具体如下：
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
INSERT INTO TABLE iteblog partition(thedate)
SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 10 ON rand());
