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先把大家都知道的分桶抽样查询 的语法以及用法po出
select * from 分桶表 tablesample(bucket x out of y on 分桶字段);
假设当前分桶表，一共分了z桶！
x: 代表从当前的第几桶开始抽样
0<x<=y
y: z/y 代表一共抽多少桶！
y必须是z的因子或倍数！
怎么抽：从第x桶开始抽，当y<=z每间隔y桶抽一桶，直到抽满 z/y桶
举例1：
select * from stu_buck2 tablesample(bucket 1 out of 2 on id);
从第1桶开始抽，每间隔2桶抽一桶，一共抽2桶！
桶号：x+y*(n-1) 抽0号桶和2号桶
举例2：
select * from stu_buck2 tablesample(bucket 1 out of 1 on id);
从第1桶开始抽，每间隔1桶抽一桶，一共抽4桶！
抽0,1,2,3号桶
举例3：
select * from stu_buck2 tablesample(bucket 2 out of 8 on id);
从第2桶开始抽，一共抽0.5桶！
抽1号桶的一半
然而，当我自己实验时，发现实际情况跟预期有偏差
建表语句：
--创建分桶表
数据：分好的桶如下
然而查询时却发现 本来打算取第2个桶里的4/8 数据，但返回的数据跟预期差得很多
其实
select * from 分桶表 tablesample(bucket x out of y on 分桶字段);
这个抽样查询的底层是把所有数据按照 字段的hash值 % y 分成y 个 区（相当于Hadoop里的分区），然后取第 x 区 中的数据。
之所以没有达到预期的效果，是因为用来测试的数据太少！
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本文分享自微信公众号 - 大数据技术与架构（import_bigdata）。
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