Hive学习之抽样（Sampling）

      当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

      Hive支持桶表抽样和块抽样，下面分别学习。所谓桶表指的是在创建表时使用CLUSTERED BY子句创建了桶的表。桶表抽样的语法如下：

table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])

      TABLESAMPLE子句允许用户编写用于数据抽样而不是整个表的查询，该子句出现FROM子句中，可用于任何表中。桶编号从1开始，colname表明抽取样本的列，可以是非分区列中的任意一列，或者使用rand()表明在整个行中抽取样本而不是单个列。在colname上分桶的行随机进入1到y个桶中，返回属于桶x的行。下面的例子中，返回32个桶中的第3个桶中的行：

SELECT *
FROM source TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 32 ON