为什么分桶
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。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，可以大大较少JOIN的数据量。
（2）提升采样（sampling）效率；
什么时候分桶
需要Map-side join 和 sampling时
选什么字段分桶
1.int类型字段比较友好
2.取hash后各分区块数据量比较均匀的字段
3.join的连接字段
当join连接的字段值取hash不够均匀时,多取一个其它字段作为分桶字段;
分桶公式：
bucket num = hash_function(bucketing_column) mod num_buckets
列的值做哈希取余 决定数据应该存储到哪个桶
设置多少个 INTO 个数 BUCKETS
当数据量够大时设置为约等于≈128M的倍数
当数据量不够大时考虑,计算的并行度(比如129MB设置2 或者4 )
bucket个数会决定在该表或者该表的分区对应的hdfs目录下生成对应个数的文件,而mapreduce的个数是根据文件块的个数据确定的map个数。