什么是分桶？：

Hive基于hash值对数据进行分桶，按照分桶字段的hash值除以分桶的个数进行取余(bucket_id = column.hashcode % bucket.num)。

分桶的作用：

1、有更高的查询处理效率
2、使得抽样更高效

如何分桶？：

1、分桶之前需要执行命令set hive.enforce.bucketing=true;

2、创建分桶表
首先先创建一个普通表用于给分桶表传数据

create table employee_id(
name string,
employee_id int,
work_place array<string>,
gender_age struct<gender:string,age:int>,
skills_score map<string,int>,
depart_title map<string,array<string>>
)
row format delimited fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by 'n';

分桶表创建：

create table employee_id_buckets(
name string,
employee_id int,
work_place array<string>,
gender_age struct<gender:string,age:int>,
skills_score map<string,int>,
depart_title map<string,array<string>>
)
#创建两个桶
clustered by(employee_id) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by 'n';

执行命令set map.reduce.tasks=2;

将employee_id数据写入到分桶表employee_id_buckets。
insert overwrite table employee_id_buckets select * from employee_id;
分桶表创建完成。

一图看懂分桶核心操作：

分完桶之后，要去查看数据，命令为（注意关键字是tablesample）
select * from employee_id_buckets tablesample(bucket 1 out of 4 on employee_id)s;

核心代码：bucket X out of Y on employee_id
上面我们创建分桶时是创建了2个桶，这边的Y必须是创建的桶数的因子或者是整数倍，也就是说Y%2==0。
X指的是查询Y中第几个的桶的数据。接下来上图片！！

图片些许有点潦草，但是大概能看懂意思。
这边Y是4，也就是2的2倍，但是我们分桶是分了2个桶，所以我们这边一块数据就是1/2，按照顺序排列开来就是A1,B1,A2,B2，这边X是1，所以查询的是A1的数据，也就是A桶的一半的数据。