桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型。
创建通表时，指定桶的个数、分桶的依据字段，hive就可以自动将数据分桶存储。
查询时只需要遍历一个桶里的数据，或者遍历部分桶，这样就提高了查询效率
------创建订单表
create table user_leads
(
leads_id string,
user_id string,
user_id string,
user_phone string,
user_name string,
create_time string
)
clustered by (user_id)
sorted by(leads_id)
into 10 buckets
row format delimited fields terminated by ' '
stored as textfile;
clustered by是指根据 user_id 的值进行哈希后模除分桶个数，
根据得到的结果，确定这行数据分入哪个桶中，这样的分法，
可以确保相同 user_id 的数据放入同一个桶中。
而经销商的订单数据，大部分是根据user_id进行查询的。
这样大部分情况下是只需要查询一个桶中的数据就可以了。
sorted by 是指定桶中的数据以哪个字段进行排序，排序的好处是，在join操作时能获得很高的效率。
into 10 buckets是指定一共分10个桶
在HDFS上存储时，一个桶存入一个文件中，这样根据user_id进行查询时，可以快速确定数据存在于哪个桶中，而只遍历一个桶可以提供查询效率
加载到分桶表
------先创建普通临时表
create table user_leads_tmp
(
leads_id string,
user_id string,
user_id string,
user_phone string,
user_name string,
create_time string
)
row format delimited fields terminated by ','
stored as textfile;
------数据载入临时表
load data local inpath '/home/hadoop/lead.txt' overwrite into table user_leads_tmp;
------导入分桶表
set hive.enforce.bucketing = true; -- 为true就是设置为启用分桶。
insert overwrite table user_leads select * from user_leads_tmp;
drop table sospdm.tmp_yinfei_test;
create table sospdm.tmp_yinfei_test
(
id string,cust_num string
)partitioned by (statis_date string) clustered by (id) sorted by (id) into 5 buckets
row format delimited fields terminated by ','
;
1,cust_num_1
2,cust_num_2
3,cust_num_3
4,cust_num_4
5,cust_num_5
6,cust_num_6
7,cust_num_7
8,cust_num_8
9,cust_num_9
drop table sospdm.tmp_yinfei_test_tmp;
create table sospdm.tmp_yinfei_test_tmp
(
id string,cust_num string
)partitioned by (statis_date string)
row format delimited fields terminated by ','
;
load data local inpath '/home/sospdm/yf/test.txt' overwrite into table tmp_yinfei_test_tmp partition (statis_date='20190408');
set hive.enforce.bucketing = true;
insert overwrite table tmp_yinfei_test partition(statis_date='20190408') select id,cust_num from tmp_yinfei_test_tmp;