Hive----分桶

分桶的场景：有的数据不适合形成合理的分区，尤其是需要确定合适大小的分区（分区之后，有的分区内数据量特别大，有的分区中数据量很小），分桶是将数据细粒度划分的另一个技术

create table tb_cluster(

udate string,

name string,

cost int,

yue double

)

clustered by(cost)                                        ------>注意此处不要少了小括号！分桶的字段为数据已知字段

sorted by (name desc) into 4 buckets          ------>注意此处不要少了小括号！排序的字段也为数据已知字段

row format delimited fields terminated by '\t';

insert into table  tb_cluster select utime,name,cost,yue from tmp;

分桶的原理：

和mapreduce中的hashPartitioner的原理一样，

将分桶字段的hash值和分桶个数取余，余数为几就放入几号桶

分桶的作用：

1、分桶可以将数据进行抽样分析

2、可以提高join的查询效率，如果两个互相join的表都进行了分桶，可以使用map端join，保存相同列值的桶进行join，可以减少join的数据量

抽样查询语法：

TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)?

假如有z个桶，从第x桶开始抽样，每隔y桶抽一桶，直到抽满z/y桶为止

4个桶，tablesample(bucket 1 out of 4) ： 从第1桶开始抽，一共抽了1桶

4个桶，tablesample(bucket 1 out of 2) ： 从第1桶开始抽，每隔2桶抽1桶，一共抽了2桶

4个桶，tablesample(bucket 1 out of 8) ： 从第1桶开始抽，一共抽了0.5桶

4个桶，tablesample(bucket 2 out of 2) ： 从第2桶开始抽，一共抽了2桶

select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

建一张表，按照年、月二级分区，按照cost分桶

静态分区 + 分桶插入数据

动态分区 + 分桶插入数据

动静结合 + 分桶插入数据

静态分区 + 分桶插入数据：

insert into table clusterPar partition(uyear='2021',umonth='04') select utime,name,cost,yue from tmp where year(utime)='2021' and substring(utime,6,2)='04';

动态分区 + 分桶插入数据：

insert into table clusterPar partition(uyear,umonth) select utime,name,cost,yue,year(utime) uyear,month(utime) umonth from tmp;

动静结合 + 分桶插入数据：

insert into table clusterPar partition(uyear='2020',umonth) select utime,name,cost,yue,month(utime) umonth from tmp where year(utime)='2020';