Hive 基础之：分区、桶、Sort Merge Bucket Join – 远方的专栏 – 博客频道 – CSDN.NET
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SMB join ，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是相同的，只是上层做了些封装而已

1、Hive 分区表

在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。

Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理，所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释。
当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件，几G、几十G甚至更大都是有可能。存储日志，其中必然有个属性是日志产生的日期。在产生分区时，就可以按照日志产生的日期列进行划分。把每一天的日志当作一个分区。
将数据组织成分区，主要可以提高数据的查询速度。至于用户存储的每一条记录到底放到哪个分区，由用户决定。即用户在加载数据的时候必须显示的指定该部分数据放到哪个分区。

2、Hive 桶
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。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。把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。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。
（2）使取样（sampling）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试运行查询，会带来很多方便。

Hive基础之Hive是什么以及使用场景 – 瞌睡中的葡萄虎 – 博客园
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ETL的流程（Extraction-Transformate-Loading）：将关系型数据库的数据抽取到HDFS上，hive作为数据仓库，经过hive的计算分析后，将结果再导入到关系型数据库的过程。

Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库
1）使用HQL作为查询接口；
2）使用HDFS作为存储；
3）使用MapReduce作为计算；

Hive应用场景
数据源：
1）文件数据，如中国移动某设备每天产生大量固定格式的文件；
2）数据库

以上两种不同的数据源有个共同点：要使用hive，那么必须要将数据放到hive中；通常采用如下两种方式：
1）文件数据：load到hive
2）数据库: sqoop到hive

数据的离线处理；
hive的执行延迟比较高，因为hive常用于数据分析的，对实时性要求不高；
hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为hive的执行延迟比较高。

处理数据存放在hive表中，那么前台系统怎么去访问hive的数据呢？
先将hive的处理结果数据转移到关系型数据库中才可以，sqoop就是执行导入导出的操作