1. 为什么分桶

（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。

分区是粗粒度的划分，桶是细粒度的划分，为了让查询发生在更小范围的数据上来提高效率。分桶将整个数据内容安装某列属性值得hash值进行区分，如要安装name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取摸，按照取模结果对数据分桶。如取模结果为0的数据记录存放到一个文件，取模为1的数据存放到一个文件，取模为2的数据存放到一个文件。

与分区不同的是，分区依据的不是真实数据表文件中的列，而是我们指定的伪列，但是分桶是依据数据表中真实的列而不是伪列。所以在指定分区依据的列的时候要指定列的类型，因为在数据表文件中不存在这个列，相当于新建一个列。而分桶依据的是表中已经存在的列，这个列的数据类型显然是已知的，所以不需要指定列的类型。

1. 如何做分桶
   （1）创建表
   create table if not exists testA
   (
   uuid string comment “UUID”,
   dat_at date comment “数据创建日期”
   )
   COMMENT “行为大宽表”
   PARTITIONED BY (evt_id STRING)
   CLUSTERED BY (dat_at) INTO 32 BUCKETS;

（2）设置参数
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict；
set hive.enforce.bucketing= true；

（3）插入数据
insert into table testA partition(evt_id)
select reflect(‘java.util.UUID’, ‘randomUUID’),
to_date(created_at),
‘5’
from testB