對於每乙個表（table）或者分割槽（partition）， hive可以進一步組織成桶，也就是說桶是更為細粒度的資料範圍劃分。hive也是 針對某一列進行桶的組織。hive採用對列值雜湊，然後除以桶的個數求餘的方式決定該條記錄存放在哪個桶當中。
把錶（或者分割槽）組織成桶（bucket）有兩個理由：
（1）獲得更高的查詢處理效率。桶為表加上了額外的結構，hive 在處理有些查詢時能利用這個結構。具體而言，連線兩個在（包含連線列的）相同列上劃分了桶的表，可以使用 map 端連線 （map-side join）高效的實現。比如join操作。對於join操作兩個表有乙個相同的列，如果對這兩個表都進行了桶操作。那麼將儲存相同列值的桶進行join操作就可以，可以大大較少join的資料量。
（2）使取樣（sampling）更高效。在處理大規模資料集時，在開發和修改查詢的階段，如果能在資料集的一小部分資料上試執行查詢，會帶來很多方便。
下面來乙個例子:
id bigint comment』編號』,(ps:comment為注釋)
name
string comment』姓名』
)comment』編號與姓名表』
partitioned by(pdate string)
clustered by(id) 按id分桶，自動雜湊分桶
sorted by(id) 按id排序
into 4 buckets 分成4個桶
row format delimited 設定建立的表在載入資料的時候，支援的列分隔符
fields terminated by 『\t』 每個欄位按\t分割
lines terminated by』\n』 stored as textfile; 按\n為斷行符，指定匯入的檔案為純文字。
hive本身支援的檔案格式只有：text file，sequence file，如果資料需要壓縮，使用 [stored as sequence]
夠詳細了吧，下面load資料：
插入資料之前需要設定引數hive.enforce.bucketing=true，以強制hive的reducer數目為分桶數。如果不設定這個hive引數，最後的桶個數可能不是建表語句中的個數。另外，也可以通過將引數mapred.reduce.tasks設定為桶的數目來控制reducer的數目，建議採用第一種方式。set hive.enforce.bucketing=true;load data local inpath』/home/hadoop/….』 overwrite into
table dz_test partition(pdate=『2015-10』)
物理上，每個桶就是表(或分割槽）目錄裡的乙個檔案。它的檔名並不重要，但是桶 n 是按照字典序排列的第 n 個檔案。事實上，桶對應於 mapreduce 的輸出檔案分割槽：乙個作業產生的桶(輸出檔案)和reduce任務個數相同。
我們可以通過檢視剛才 建立的bucketd_users表的布局來了解這一情況。執行如下命令：
檢視表的結構：hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/dz_test;
將顯示有4個新建的檔案。檔名如下(檔名包含時間戳，由hive產生，因此 每次執行都會改變)：
attempt_201701221636_0016_r_000000_0
attempt_201701221636_0016_r-000001_0
attempt_201701221636_0016_r_000002_0
attempt_201701221636_0016_r_000003_0
第乙個桶裡包括使用者id和4，因為乙個int的雜湊值就是這個整數本身，在這裡 除以桶數(4)以後的餘數：2
讀取資料，看每乙個檔案的資料：
hive> dfs -cat /user/hive/warehouse/dz_test/*0_0;
0 nat
4 ann
用tablesample子句對錶進行取樣，我們可以獲得相同的結果。這個子句會將 查詢限定在表的一部分桶內，而不是使用整個表：
. 對桶中的資料進行取樣：
hive> select * from dz_test
>tablesample(bucket 1 out of
4on id);
0 nat
4 ann
桶的個數從1開始計數。因此，前面的查詢從4個桶的第乙個中獲取所有的使用者。 對於乙個大規模的、均勻分布的資料集，這會返回表中約四分之一的資料行。我們 也可以用其他比例對若干個桶進行取樣(因為取樣並不是乙個精確的操作，因此這個 比例不一定要是桶數的整數倍)。例如，下面的查詢返回一半的桶：
7. 查詢一半返回的桶數：
hive> select * from dz_test
> tablesample(bucket 1 out of
2on id)；
0 nat
4 ann
2 joe
因為查詢只需要讀取和tablesample子句匹配的桶，所以取樣分桶表是非常高效 的操作。如果使用rand()函式對沒有劃分成桶的表進行取樣，即使只需要讀取很 小一部分樣本，也要掃瞄整個輸入資料集：
hive〉 select * from dz_test
> tablesample(bucket 1 out of
4on rand());
2 doe
①從hive 0.6
.0開始，對以前的版本，必須把mapred.reduce .tasks設為表中要填 充的桶的個數。如果桶是排序的，還需要把hive.enforce.sorting設為true。
②顯式原始檔案時，因為分隔字元是乙個不能列印的控制字元，因此欄位都擠在一起。
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hive 修改分桶數 分桶表 Hive中的分桶
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