Hive 分桶 Bucket

1. 概述

通常 Hive 中的分区功能提供了一种将 Hive 表数据分隔成多个文件/目录的方法。当只有有限个分区，分区大小差不多大情况下，分区会产生不错的效果。但在有些情况下并不能如我们所愿，比如，当我们根据国家对表进行分区时，一些较大的国家会有较大的分区（例如：4-5个国家就占总数据的70-80％），然而一些小国家分区会比较小（剩余的所有国家可能只占全部数据的20-30％）。

Hive 中的分区提供了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都可形成合理的分区，例如，上面的情形。在这种情形下分区并不理想，为了解决分区的这个问题，Hive 引入分桶的概念。Hive 中的分桶是另一种将数据切分为更小片段的方式。分区就是一个目录，在分桶中，每个桶都是保存实际数据的一个文件(一个桶对应一个文件)。

将表（或者分区）组织成分桶有两个主要的原因：

• 第一是获得更高的查询效率。桶为表加上了额外的结构。Hive 在处理有些查询时能够利用这个结构。具体而言，Join 两个在相同列上划分分桶的表，可以获得更高的效率。
• 第二是使抽样更高效。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运行查询，会带来很多方便。

分桶具有如下特征：

• 分桶基于对分桶列值进行哈希并将结果除以桶的个数取余数。哈希函数取决于分桶列的类型。
• 具有相同