Hive分桶表

分区表提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分，分区表针对的是数据的存储路径，分桶针对的是数据文件。

分桶表的基本原理是，首先为每行数据计算一个指定字段的数据的hash值，然后模以一个指定的分桶数，最后将取模运算结果相同的行，写入同一个文件中，这个文件就称为一个分桶（bucket）。

分桶表基本语法

# 建表语句
hive (default)> 
create table stu_buck(
    id int, 
    name string
)
clustered by(id) 
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
# 导入数据到分桶表中
# Hive新版本load数据可以直接跑MapReduce，老版的Hive需要将数据传到一张表里，再通过查询的方式导入到分桶表里面。
hive (default)> load data local inpath '/honme/hadoop/data/student.txt' into table stu_buck;

分桶排序表

# 建表语句
hive (default)> 
create table stu_buck_sort(
    id int, 
    name string
)
clustered by(id) sorted by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
# 导入数据到分桶表中
hive (default)> 
load data local inpath '/honme/hadoop/data/student.txt' into table stu_buck_sort;