原文地址：https://blog.csdn.net/u013850277/article/details/65937122?locationNum=8&fps=1

Bucket 桶表的基本相关概念
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。基本可以这么说分区表是粗粒度的划分，桶在细粒度的划分。当数据量比较大，我们需要更快的完成任务，多个map和reduce进程是唯一的选择。
但是如果输入文件是一个的话，map任务只能启动一个。此时bucket table是个很好的选择，通过指定CLUSTERED的字段，将文件通过hash打散成多个小文件。

把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：

获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。

使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

桶表的操作演示：
 1.创建桶表，我们使用CLUSTERED BY 子句来指定划分桶所有的列和划分的桶的个数。

CREATE TABLE bucketed_user (id INT, name STRING) 
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ','; 

2、查看表结构

hive> desc bucketed_user;
        OK
        id                      int                                         
        name                    string                                      
        Time taken: 0.052 seconds, Fetched: 2 row(s)

t_user表 数据如下：

    hive> select * from t_user;
        OK
        1       hello
        2       world
        3       java
        4       hadoop
        5       android
        6       hive
        7       hbase
        8       sqoop
        9       sqark
        1       hello
        2       world
        3       java
        4       hadoop
        5       android
        6       hive
        7       hbase
        8       sqoop
        9       sqark
        1       aaaa
        1       bbbb
        1       cccc
        1       dddd
        Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 22 row(s)

将t_user表数据加载到bucketed_user表中

向这种带桶的表里面导入数据有两种方式，一种是外部生成的数据导入到桶表，一种是利用hive来帮助你生成桶表数据。
由于hive在load数据的时候不能检查数据文件的格式与桶的定义是否匹配，如果不匹配在查询的时候就会报错，所以最好还是让hive来帮你生成数据，简单来说就是利用现有的表的数据导入到新定义的带有桶的表中
    >insert overwrite table bucketed_user
    select * from t_user;

运行过程如下：

Query ID = centosm_20170325122000_5f5c9c5f-9d6f-4f4b-9b94-d1d257ed852f
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks determined at compile time: 4
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
  set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
  set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
  set mapreduce.job.reduces=<number>
Starting Job = job_1488032149798_0006, Tracking URL = http://centosm:8088/proxy/application_1488032149798_0006/
Kill Command = /home/centosm/hadoopM/bin/hadoop job  -kill job_1488032149798_0006
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 4
2017-03-25 12:20:20,784 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2017-03-25 12:20:47,857 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 3.6 sec
2017-03-25 12:21:47,186 Stage-1 map = 100%,  reduce = 67%, Cumulative CPU 9.39 sec
2017-03-25 12:22:20,580 Stage-1 map = 100%,  reduce = 79%, Cumulative CPU 17.81 sec
2017-03-25 12:22:24,591 Stage-1 map = 100%,  reduce = 87%, Cumulative CPU 20.31 sec
2017-03-25 12:22:25,778 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 23.46 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 23 seconds 460 msec
Ended Job = job_1488032149798_0006
Loading data to table default.bucketed_user
MapReduce Jobs Launched: 
Stage-Stage-1: Map: 1  Reduce: 4   Cumulative CPU: 27.3 sec   HDFS Read: 18519 HDFS Write: 381 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 27 seconds 300 msec
OK
Time taken: 177.489 seconds

运行后查

hive> select * from bucketed_user;
        OK
        8           sqoop
        4       hadoop
        4       hadoop
        8       sqoop
        1       hello
        1       cccc
        1       bbbb
        1       aaaa
        9       sqark
        5       android
        1       dddd
        1       hello
        9       sqark
        5       android
        6       hive
        6       hive
        2       world
        2       world
        7       hbase
        3       java
        7       hbase
        3       java
        Time taken: 0.082 seconds, Fetched: 22 row(s)  

在hive仓库中的数据

 [centosm@centosm test]$hdfs dfs  -ls /user/hive/warehouse/bucketed_user    
    Found 4 items
    -rwxr-xr-x   1 centosm supergroup         17 2017-03-25 12:22 /user/hive/warehouse/bucketed_user/000000_0
    -rwxr-xr-x   1 centosm supergroup         26 2017-03-25 12:22 /user/hive/warehouse/bucketed_user/000001_0
    -rwxr-xr-x   1 centosm supergroup         15 2017-03-25 12:22 /user/hive/warehouse/bucketed_user/000002_0
    -rwxr-xr-x   1 centosm supergroup         15 2017-03-25 12:22 /user/hive/warehouse/bucketed_user/000003_0
    [centosm@centosm test]$ 
    [centosm@centosm test]$ hdfs dfs  -cat /user/hive/warehouse/bucketed_user/000000_0
    8,sqoop
    4,hadoop
    4,hadoop
    8,sqoop
    [centosm@centosm test]$ hdfs dfs  -cat /user/hive/warehouse/bucketed_user/000001_0
    1,hello
    1,cccc
    1,bbbb
    1,aaaa
    9,sqark
    5,android
    1,dddd
    1,hello
    9,sqark
    5,android
    [centosm@centosm test]$ hdfs dfs  -cat /user/hive/warehouse/bucketed_user/000002_0
    6,hive
    6,hive
    2,world
    2,world
    [centosm@centosm test]$ hdfs dfs  -cat /user/hive/warehouse/bucketed_user/000003_0
    7,hbase
    3,java
    7,hbase
    3,java

运用tablesample 进行查询

hive> select * from bucketed_user tablesample(bucket 1 out of 4 on id);;
OK
8       sqoop
4       hadoop
4       hadoop
8       sqoop
Time taken: 0.104 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive> 
    > select * from bucketed_user tablesample(bucket 2 out of 4 on id);;
OK
1       hello
1       cccc
1       bbbb
1       aaaa
9       sqark
5       android
1       dddd
1       hello
9       sqark
5       android
Time taken: 0.067 seconds, Fetched: 10 row(s)
hive> 
    > select * from bucketed_user tablesample(bucket 3 out of 4 on id);;
OK
6       hive
6       hive
2       world
2       world
Time taken: 0.075 seconds, Fetched: 4 row(s)

tablesample的作用就是让查询发生在一部分桶上而不是整个数据集上，上面就是查询4个桶里面第一个桶的数据；相对与不带桶的表这无疑是效率很高的,因为同样都是需要一小部分数据，但是不带桶的表需要使用rand（）函数在整个数据集上检索。

结论：由上述运行结果可以很明显得出分桶会将同一个用户id的文件放到同一个桶中，一个桶也会同时存在多个用户id的数据，例如/user/hive/warehouse/bucketed_user/000003_0 这个桶会存储所有id为3和7的数据。这样当我们要查询具体某一个id对应的所有的数据便可大大的缩小了查找的范围。
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