分桶（Bucketing）
分桶是将数据按照某个字段的哈希值进行分组存储的一种技术。它的原理是将数据按照指定字段的哈希值分成固定数量的桶，将每条记录分配到对应的桶中。分桶可以帮助优化特定类型的查询，例如连接查询和聚合操作，因为它可以将数据分布得更加均匀，减少数据倾斜，提高查询效率。
在Hive中创建分桶表时，需要使用CLUSTERED BY语句指定分桶字段，并且使用INTO语句指定桶的数量。例如：
CREATE TABLE bucketed_table ( column1 INT, column2 STRING, ... ) CLUSTERED BY (column1) INTO 4 BUCKETS;
use itcast;
create table tb_test(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by ',';
insert into tb_test values
(1,'张三'),
(2,'李四'),
(3,'沙和尚'),
(4,'唐僧'),
(5,'孙悟空'),
(6,'猪八戒');
-- 分桶表
create table tb_test_buckets(
id int,
name string
)clustered by(id) into 6 buckets
row format delimited fields terminated by ',';
insert into tb_test_buckets values
(1,'张三'),
(2,'李四'),
(3,'沙和尚'),
(4,'唐僧'),
(5,'孙悟空'),
(6,'猪八戒');
采样（Sampling）
采样是从数据集中抽取部分样本数据进行分析和查询的一种技术。它可以帮助在大数据集上进行快速的试验和分析，而不需要处理整个数据集，从而节省时间和资源。在Hive中，可以使用TABLESAMPLE子句来进行采样查询。
SELECT * FROM table_name TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y);
其中，x表示每个桶采样的概率，y表示桶的数量。这个语句会从数据表中按照指定的桶数和采样概率进行采样。
分桶采样
-
当表的数据量比较庞大的时候, 在编写SQL语句后, 需要首先测试 SQL是否可以正常的执行, 需要在表中执行查询操作, 由于表数据量比较庞大, 在测试一条SQL的时候整个运行的时间比较久, 为了提升测试效率, 可以整个表抽样出一部分的数据, 进行测试
-
校验数据的可行性(质量校验)
-
进行统计分析的时候, 并不需要统计出具体的指标, 可能统计的都是一些相对性指标, 比如说一些比率(合格率)问题, 此时可以通过采样处理。
tablesample ( bucket x out of y [on column|rand()])
Hive中的分桶和采样是优化查询性能的两种重要技术，它们可以帮助提高查询效率、减少资源消耗和加速数据处理。
分桶表：
取值数量 = 分桶数/y值
x值决定从哪个分桶文件开始取值
未分桶表：
1-按字段分桶 hash(字段)%y值=余数 相同余数放在一起
2-按照x值找余数对应的值 x=1 就找第一个余数 0 x=2 找第二个余数 1 x=3 找第三个余数 2
分桶采样的优化
分桶采样是将分桶和采样两种技术结合起来，可以在处理大数据集时更加高效地执行查询。通过在每个桶中进行采样，可以保证采样的数据分布更加均匀，避免了数据倾斜的问题。这样可以在保持查询效率的同时，减少了对资源的需求。
在Hive中，可以结合CLUSTERED BY和TABLESAMPLE来进行分桶采样。例如：
SELECT * FROM bucketed_table TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y);
这样可以在分桶的基础上对每个桶进行采样，从而达到更好的查询性能和资源利用。