Bucket
1.对于每一个表（table）或者分区（partition）， 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。
2,把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
*（1）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。
*（2）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。
下面来一个例子:
Create table dz_test(
id bigint comment’编号’,(ps:comment为注释)
name string comment’姓名’
)comment’编号与姓名表’
Partitioned by(pdate string)
Clustered by(id) 按id分桶，自动哈希分桶
Sorted by(id) 按id排序
Into 4 buckets 分成4个桶
Row format delimited 设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符
Fields terminated by ‘\t’ 每个字段按\t分割
Lines terminated by’\n’ stored as textfile; 按\n为断行符，指定导入的文件为纯文本。
//Hive本身支持的文件格式只有：Text File，Sequence File，如果数据需要压缩，使用 //[STORED AS SEQUENCE]
下面load数据：
插入数据之前需要设置参数hive.enforce.bucketing=true，以强制hive的reducer数目为分桶数。如果不设置这个hive参数，最后的桶个数可能不是建表语句中的个数。另外，也可以通过将参数mapred.reduce.tasks设置为桶的数目来控制reducer的数目，建议采用第一种方式。
Set hive.enforce.bucketing=true;
Load data local inpath’/home/Hadoop/….’ overwrite into table dz_test partition(pdate=‘2015-10’)
物理上，每个桶就是表(或分区）目录里的一个文件。它的文件名并不重要，但是桶 n 是按照字典序排列的第 n 个文件。事实上，桶对应于 MapReduce 的输出文件分区：一个作业产生的桶(输出文件)和reduce任务个数相同。
我们可以通过查看刚才 创建的bucketd_users表的布局来了解这一情况。运行如下命令：
查看表的结构：
hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/dz_test;
将显示有4个新建的文件。文件名如下(文件名包含时间戳，由Hive产生，因此 每次运行都会改变)：
attempt_201701221636_0016_r_000000_0
attempt_201701221636_0016_r-000001_0
attempt_201701221636_0016_r_000002_0
attempt_201701221636_0016_r_000003_0
第一个桶里包括用户ID和4，因为一个INT的哈希值就是这个整数本身，在这里 除以桶数(4)以后的余数：2
读取数据，看每一个文件的数据：
hive> dfs -cat /user/hive/warehouse/dz_test/*0_0;
0 Nat
4 Ann
用TABLESAMPLE子句对表进行取样，我们可以获得相同的结果。这个子句会将 查询限定在表的一部分桶内，而不是使用整个表：
. 对桶中的数据进行采样：
hive> SELECT * FROM dz_test
>TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON id);
0 Nat
4 Ann
桶的个数从1开始计数。因此，前面的查询从4个桶的第一个中获取所有的用户。 对于一个大规模的、均匀分布的数据集，这会返回表中约四分之一的数据行。我们 也可以用其他比例对若干个桶进行取样(因为取样并不是一个精确的操作，因此这个 比例不一定要是桶数的整数倍)。例如，下面的查询返回一半的桶：
7. 查询一半返回的桶数：
hive> SELECT * FROM dz_test
> TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 2 ON id)；
0 Nat
4 Ann
2 Joe
因为查询只需要读取和TABLESAMPLE子句匹配的桶，所以取样分桶表是非常高效 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：
hive〉 SELECT * FROM dz_test
> TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON rand());
2 Doe
①从Hive 0.6.0开始，对以前的版本，必须把mapred.reduce .tasks设为表中要填 充的桶的个数。如果桶是排序的，还需要把hive.enforce.sorting设为true。
②显式原始文件时，因为分隔字符是一个不能打印的控制字符，因此字段都挤在一起。
https://blog.csdn.net/m0_37534613/article/details/55258928
总结：在Join两边的时候使用到view,这样可以使用分桶的概念,优化Join的性能。
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