0、前言

在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。

Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：数据块抽样、分桶抽样、随机抽样

一、数据块抽样（tablesample()函数）

1） tablesample(n percent)  根据hive表数据的大小按比例抽取数据，并保存到新的hive表中。如：抽取原hive表中10%的数据
（注意：测试过程中发现，select语句不能带where条件且不支持子查询，可通过新建中间表或使用随机抽样解决）

create table xxx_new as select * from xxx tablesample(10 percent)

2）tablesample(n M)  指定抽样数据的大小，单位为M。
3）tablesample(n rows)  指定抽样数据的行数，其中n代表每个map任务均取n行数据，map数量可通过hive表的简单查询语句确认（关键词：number of mappers: x)

二、分桶抽样

hive中分桶其实就是根据某一个字段Hash取模，放入指定数据的桶中，比如将表table_1按照ID分成100个桶，其算法是hash(id) % 100，这样，hash(id) % 100 = 0的数据被放到第一个桶中，hash(id) % 100 = 1的记录被放到第二个桶中。创建分桶表的关键语句为：CLUSTER BY语句。
分桶抽样语法：

TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])

其中x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始，colname表示抽样的列，y表示桶的数量。
例如：将表随机分成10组，抽取其中的第一个桶的数据

select * from table_01 tablesample(bucket 1 out of 10 on rand())

三、随机抽样（rand()函数）

1）使用rand()函数进行随机抽样，limit关键字限制抽样返回的数据，其中rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer阶段是随机分布的，案例如下：

select * from table_name where col=xxx distribute by rand() sort by rand() limit num;

2）使用order 关键词

案例如下：

select * from table_name where col=xxx order by rand() limit num;

经测试对比，千万级数据中进行随机抽样 order by方式耗时更长，大约多30秒左右。

参考资料：微信公众号（浪尖聊大数据）-《Hive实现数据抽样的三种方法》

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