对于每一个表（table）或者分区，Hive可以进一步组织成桶。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。采用桶能够带来一些好处，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。
hive中table可以拆分成partition，table和partition可以通过‘CLUSTERED BY ’进一步分bucket，bucket中的数据可以通过‘SORT BY’排序。
bucket主要作用：
1. 数据sampling
2. 提升某些查询操作效率，例如mapside join
需要特别注意的是：clustered by和sorted by不会影响数据的导入，这意味着，用户必须自己负责数据如何如何导入，包括数据的分桶和排序。
‘set hive.enforce.bucketing = true‘ 可以自动控制上一轮reduce的数量从而适配bucket的个数，当然，用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配bucket 个数，推荐使用‘set hive.enforce.bucketing = true‘
示例：
建临时表student_tmp，并导入数据：
hive> desc student_tmp;
OK
id int
age int
name string
stat_date string
Time taken: 0.106 seconds
hive> select * from student_tmp;
OK
1 20 zxm 20120801
2 21 ljz 20120801
3 19 cds 20120801
4 18 mac 20120801
5 22 android 20120801
6 23 symbian 20120801
7 25 wp 20120801
Time taken: 0.123 seconds
建student表：
hive>create table student(id INT, age INT, name STRING)
>partitioned by(stat_date STRING)
>clustered by(id) sorted by(age) into
2 bucket
>row format delimited fields terminated by ‘,‘;
设置环境变量：
>set
hive.enforce.bucketing = true;
插入数据：
>from student_tmp
>insert overwrite table student partition(stat_date="20120802")
>select id,age,name where stat_date="20120801"
sort by age;
查看文件目录：
$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/studentstat_date=20120802/
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 work supergroup 31 2012-07-31 19:52 /user/hive/warehouse/student/stat_date=20120802/000000_0
-rw-r--r-- 1 work supergroup 39 2012-07-31 19:52 /user/hive/warehouse/student/stat_date=20120802/000001_0
查看sampling数据：
hive> select * from student tablesample(bucket
1 out of 2 on id);
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
.......
OK
4 18 mac 20120802
2 21 ljz 20120802
6 23 symbian 20120802
Time taken: 20.608 seconds
tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了64份，当y=32时，抽取 (64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。例 如，table总bucket数为32，tablesample(bucket
3 out of 16)，表示总共抽取（32/16=）2个bucket的数据，分别为第3个bucket和第（3+16=）19个bucket的数据