hive分区与分桶

为什么要分桶？

1. 获得更高的查询处理效率

• 在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时，或数据集找不到合理的分区字段时，我们就需要使用分桶来解决问题了。
• 分区中的数据可以被进一步拆分成桶，不同于分区对列直接进行拆分，桶往往使用列的哈希值对数据打散，并分发到各个不同的桶中从而完成数据的分桶过程。
• 注意，hive使用对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。
• 如果另外一个表也按照同样的规则分成了一个个小文件。两个表join的时候，就不必要扫描整个表，只需要匹配相同分桶的数据即可，从而提升效率。
• 在数据量足够大的情况下，分桶比分区有更高的查询效率。

1. 数据采样

在真实的大数据分析过程中，由于数据量较大，开发和自测的过程比较慢，严重影响系统的开发进度。此时就可以使用分桶来进行数据采样。采样使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果，通过对采样数据的分析，来达到快速开发和自测的目的，节省大量的研发成本。

分桶和分区的区别

1. 分桶对数据的处理比分区更加细粒度化：分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件；
2. 分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；而分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜；
3. 分桶和分区两者不干扰，可以把分区表进一步分桶。