创建桶表：
create table stu_buck(id int, name string)
clustered by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
第三行说明创建几个桶表分区
需要设置属性：
hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true;
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=-1;
hive (default)> insert into table stu_buck
如果要给桶表导入数据必须还要创建一个普通的表格通过“子查询”的方式进行导入。
（1）创建一个表 字段名必须与桶表相同
create table stu(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';（2）向普通的stu表中导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu;普通表有数据了后，然后我们将普通表的数据导入桶表中：
insert into table stu_buck select id, name from stu;
分桶抽样查询：
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);注：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 。
代码详解：x表示从第几个表开始查询 y表示查询多少个桶的数据，通过创建桶表的语句中 into 4 buckets 可以看出桶表设置了4个，y也是4，那么桶表个数➗y 就是4/4=1 查询一个通的数据， 结果就是，从第一个桶开始查询一个桶的数据。
