在前面，我们讲到了内部表和外部表，以及使用分区表对数据进行细分管理。其实对于每一个表或者分区，Hive还可以进行更为细颗粒的数据细分划分和管理，也就是桶（Bucket）。Hive也是针对某一列进行桶的组织，Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）更高的查询效率：桶为表加上额外结构，链接相同列划分了桶的表，可以使用map-side join更加高效。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
（2）更高的取样效率：没有分区的话需要扫描整个数据集
桶的概念就是MapReduce的分区的概念，两者完全相同。桶则是按照数据内容的某个值进行分桶，把一个大文件散列称为一个个小文件。物理上每个桶就是目录里的一个文件，一个作业产生的桶数量和reduce任务个数相同。
而分区表代表了数据的仓库，也就是文件夹目录。每个文件夹下面可以放不同的数据文件。通过文件夹可以查询里面存放的文件。但文件夹本身和数据的内容毫无关系。
这些小文件可以单独排序。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。效率当然大大提升。
同样，对数据抽样的时候，也不需要扫描整个文件。只需要对每个分区按照相同规则抽取一部分数据即可。
