1. hive 桶相关概念
桶(bucket)是指将表或分区中指定列的值为key进行hash，hash到指定的桶中，这样可以支持高效采样工作。
抽样（
sampling
）可以在全体数据上进行采样，这样效率自然就低，它还是要去访问所有数据。而如果一个表已经对某一列制作了bucket，就可以采样所有桶中指定序号的某个桶，这就减少了访问量。
sampling
）可以在全体数据上进行采样，这样效率自然就低，它还是要去访问所有数据。而如果一个表已经对某一列制作了bucket，就可以采样所有桶中指定序号的某个桶，这就减少了访问量。
2. 桶作用
1）数据抽样
2）提升某些查询操作效率，如：mapside join
3. 桶的使用
--场景一、场景二使用此表说明
以id来划分桶，测试是否可以直接使用load将数据放入相关的桶中。
create table tb_user (id int ,name string,age int) partitioned by (timeflag bigint) clustered by (id) sorted by (age asc) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',';
测试数据：
[hadoop@mwtec-50 tmp]$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse2/tb_user/timeflag=130730/tb_user;
1,nat,18,130731
0,joe,19,130730
2,kay,14,130729
3,ann,18,130730
4,add,19,130730
5,ads,20,130821
6,dsf,19,130901
7,ll,19,130721
8,aas,15,130721
--场景七
使用name来划分桶，测试是否可以使用字符串进行划分。
create table tb_stu_1(id int,age int, name string,timeflag bigint) clustered by (name) sorted by (age) into 5 buckets row format delimited fields terminated by ',';
--其他场景：
使用id来划分桶，测试桶的一些特性。
create table tb_tmp(id int,age int, name string ,timeflag bigint) row format delimited fields terminated by ',';
create table tb_stu(id int,age int, name string,timeflag bigint) clustered by (id) sorted by (age) into 5 buckets row format delimited fields terminated by ',';
测试数据：
1,20,zxm,20130730
2, 21, ljz,20130730
3, 19, cds,20130730
4, 18, mac,20130730
5, 22, android,20130730
6, 23, symbian,20130730
7, 25, wp, 20130730
相关操作语句：
1. [hadoop@mwtec-50 tmp]$ vi tb_tmp
1,20,zxm,20130730
2, 21, ljz,20130730
3, 19, cds,20130730
4, 18, mac,20130730
5, 22, android,20130730
6, 23, symbian,20130730
7, 25, wp, 20130730
2. hadoop fs -put /tmp/tb_tmp /user/hadoop/output
3. load data inpath '/user/hadoop/output/tb_tmp' into table tb_tmp;
场景一： 使用load data inpath 进行导入
语句：
load data inpath '/user/hadoop/output/tb_user' into table tb_user partition(timeflag=130730);
注：使用load data时数据之间不能有空格，否则输入的数据会为null
执行结果：
结果分析：
直接使用load data inpath 不能自动分为四个桶，所有数据都在tb_user目录下。
场景二：先 set hive.enforce.bucketing = true; 再使用load data inpath 进行导入
注：退出hive客户端
语句：
set hive.enforce.bucketing = true;
load data inpath '/user/hadoop/output/tb_user' into table tb_user partition(timeflag=130730);
执行结果：
结果分析：
先 set hive.enforce.bucketing = true; 再使用load data inpath 进行导入 不能自动分为四个桶，所有数据都在tb_user目录下。
场景三：退出hive客户端后再进入hive客户端,不使用set hive.enforce.bucketing = true，使用insert into table 命令写数据至tb_stu表中。
语句：
insert into table tb_stu select id,age,name,timeflag from tb_tmp where timeflag=20130730 sort by age;
执行过程：
结果分析：
在没有set hive.enforce.bucketing = true时，只有一个job且查看hdfs时，只发现有一个目录，并非有5个目录。从而可知在执行桶的插入语句时需要先执行set hive.enforce.bucketing = true；
场景四：使用set hive.enforce.bucketing = true，使用insert into table 命令写数据至tb_stu表中。
语句：
insert into table tb_stu select id,age,name,timeflag from tb_tmp where timeflag=20130730 sort by age;
执行过程：
结果分析：
使用set hive.enforce.bucketing = true后，插入的语句的job数为2个，hdfs下有5个桶。
场景五：使用桶的抽样（
sampling）
sampling）
语句：
select * from tb_stu tablesample(bucket 1 out of 5 on id);
执行过程：
结果分析：
用tablesample 子句对表进行取样，可以获得相同结果，这样子句将查询限定在表的一部分桶内，而不是使用整个表。如：上图所示，能被5求余得1的桶的所有数据将被查询出来。
场景六：使用桶的抽样（
sampling），且使用rand()函数
sampling），且使用rand()函数
语句：
select * from tb_stu tablesample(bucket 1 out of 5 on rand());
执行过程：
结果分析：
查询只需要读取和tablesample子句匹配的桶，所取样分桶是非常高效的操作。如果使用rand()函数对没有划分成桶的表进行取样，即使只需要读取很小一部分样本，也要扫描整个输入数据集。
场景七：
语句：
insert into table tb_stu_1 select id,age,name,timeflag from tb_tmp;
相关结果：
结果分析：
hive表中分桶不仅可以使用数字也可以使用字符串进行桶。
总结分析:
1. 定义了桶，但要生成桶的数据，只能是由其他表通过insert into 或是insert overwrite ，若表有分区只能使用insert overwrite
2. 定义桶可以使用整型字段或是string类型字段
3. 若表没有定义桶也可以进行随机抽样
4. 必须先set hive.enforce.bucketing = true才可以将数据正常写入桶中
未解决问题：
问题一、桶表有分区时不支持insert into
问题二、
此时建表语句为：
create table tb_stu(id int,age int, name string) partitioned by (timeflag bigint) clustered by (id) sorted by (age) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',';
使用：
insert into table partition(timeflag=130801) select id,age,name,timeflag from tb_tmp;
出现如下异常：