当数据规模不断膨胀时，我们需要找到一个数据的子集来加快数据分析效率。因此我们就需要通过筛选和分析数据集为了进行模式 & 趋势识别。目前来说有三种方式来进行抽样：随机抽样，桶表抽样，和块抽样。

1 随机抽样

关键词：rand()函数。
使用rand()函数进行随机抽样，limit关键字限制抽样返回的数据，其中rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer阶段是随机分布的。
案例如下：

select * from table_name 
where col=xxx 
distribute by rand() sort by rand() 
limit num; 

使用order 关键词:
案例如下：

select * from table_name 
where col=xxx 
order by rand() 
limit num; 

经测试对比，千万级数据中进行随机抽样 order by方式耗时更长，大约多30秒左右。

2 块抽样

关键词：tablesample()函数。
1.tablesample(n percent) 根据hive表数据的大小按比例抽取数据，并保存到新的hive表中。如：抽取原hive表中10%的数据
注意：测试过程中发现，select语句不能带where条件且不支持子查询，可通过新建中间表或使用随机抽样解决。

select * from xxx tablesample(10 percent) 数字与percent之间要有空格

2.tablesample(nM) 指定抽样数据的大小，单位为M。

select * from xxx tablesample(20M) 数字与M之间不要有空格

3.tablesample(n rows) 指定抽样数据的行数，其中n代表每个map任务均取n行数据，map数量可通过hive表的简单查询语句确认（关键词：number of mappers: x)

select * from xxx tablesample(100 rows) 数字与rows之间要有空格

3 桶表抽样

关键词：tablesample (bucket x out of y [on colname])。
其中x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始，colname表示抽样的列，y表示桶的数量。
hive中分桶其实就是根据某一个字段Hash取模，放入指定数据的桶中，比如将表table_1按照ID分成100个桶，其算法是hash(id) % 100，这样，hash(id) % 100 = 0的数据被放到第一个桶中，hash(id) % 100 = 1的记录被放到第二个桶中。创建分桶表的关键语句为：CLUSTER BY语句。
例如：将表随机分成10组，抽取其中的第一个桶的数据：

select * from table_01 
tablesample(bucket 1 out of 10 on rand())