一.基本概念

Hive分桶：

1.概念

分桶表是对列值取哈希值的方式，将不同数据放到不同文件中存储。
对于hive中每一个表、分区都可以进一步进行分桶。（可以对列，也可以对表进行分桶）
由列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中。

2.设置

set hive.enforce.bucketing=true;
默认：false；设置为true之后，mr运行时会根据bucket的个数自动分配reduce task个数。（用户也可以通过mapred.reduce.tasks自己设置reduce任务个数，但分桶时不推荐使用）
注意：一次作业产生的桶（文件数量）和reduce task个数一致。

3.用途

桶表 抽样查询
select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on columns);
TABLESAMPLE语法：
TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
x：表示从哪个bucket开始抽取数据
y：必须为该表总bucket数的倍数或因子

4.创建分桶表
CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, age INT)
CLUSTERED BY (age) INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

Hive Lateral View概念

作用：

Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。
首先通过UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。
主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题

语法：

LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)

举例 :

select count(distinct(myCol1)), count(distinct(myCol2)) from psn2
LATERAL VIEW explode(likes) myTable1 AS myCol1
LATERAL VIEW explode(address) myTable2 AS myCol2, myCol3;

Hive 运行方式
1.CLI方式：

1.1 与hdfs交互
        执行执行dfs命令
        例：dfs –ls /

1.2 与Linux交互
      ！开头 例： !pwd

2.Hive脚本运行方式：

hive -e ""
hive -e "">aaa
hive -S -e "">aaa（简化一些输出比如时间等等）。
hive -f file
hive -i /home/my/hive-init.sql
hive> source file (在hive cli中运行)