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前言

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正文

• 分桶是相对分区进行更细粒度的划分。

• 分桶将整个数据内容安装某列属性值取 hash 值进行区分，具有相同 hash 值的数据进入到同一个文件中。

举例说明

• 比如按照 name 属性分为3个桶，就是对 name 属性值的 hash 值对 3 取摸，按照取模结果对数据分桶。

• 取模结果为 0 的数据记录存放到一个文件

• 取模结果为 1 的数据记录存放到一个文件

• 取模结果为 2 的数据记录存放到一个文件

• 取模结果为 3 的数据记录存放到一个文件

作用

1. 取样 sampling 更高效。没有分区的话需要扫描整个数据集。
2. 提升某些查询操作效率，例如 map side join

实践

1、创建分桶表

# 在创建分桶表之前要执行命令> set hive.enforce.bucketing=true;   //开启对分桶表的支持> set mapreduce.job.reduces=4;       //设置与桶相同的reduce个数（默认只有一个reduce）

--分桶表create table user_buckets_demo(id int， name string)clustered by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t';--普通表create table user_demo(id int， name string)row format delimited fields terminated by '\t';

2、准备数据文件 buckets.txt

1	laowang12	laowang23	laowang34	laowang45	laowang56	laowang67	laowang78	laowang89	laowang910	laowang10

3、加载数据到普通表 user_demo 中

load data local inpath '/opt/bigdata/data/buckets.txt' into table user_demo;

4、加载数据到桶表user_buckets_demo中

insert into table user_buckets_demo select * from user_demo;

5、hdfs上查看表的数据目录

6、抽样查询桶表的数据

• tablesample 抽样语句，语法：

tablesample(bucket x out of y)

select * from user_buckets_demo tablesample(bucket 1 out of 2)-- 需要的总桶数=4/2=2个-- 先从第1个桶中取出数据-- 再从第1+2=3个桶中取出数据

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