對於每一個表（table）或者分區， Hive可以進一步組織成桶，也就是說桶是更為細粒度的數據范圍划分。Hive也是針對某一列進行桶的組織。Hive采用對列值哈希，然后除以桶的個數求余的方式決定該條記錄存放在哪個桶當中。
把表（或者分區）組織成桶（Bucket）有兩個理由：
（1）獲得更高的查詢處理效率。桶為表加上了額外的結構，Hive 在處理有些查詢時能利用這個結構。具體而言，連接兩個在（包含連接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端連接 （Map-side join）高效的實現。比如JOIN操作。對於JOIN操作兩個表有一個相同的列，如果對這兩個表都進行了桶操作。那么將保存相同列值的桶進行JOIN操作就可以，可以大大較少JOIN的數據量。
（2）使取樣（sampling）更高效。在處理大規模數據集時，在開發和修改查詢的階段，如果能在數據集的一小部分數據上試運行查詢，會帶來很多方便。
按我的理解，所謂Hive中的分桶，實際就是指的MapReduce中的分區。根據Reduce的數量，分成不同個數的文件。
注：1、order by 會對輸入做全局排序，因此只有一個reducer，會導致當輸入規模較大時，需要較長的計算時間。
2、sort by不是全局排序，其在數據進入reducer前完成排序。因此，如果用sort by進行排序，並且設置mapred.reduce.tasks>1，則sort by只保證每個reducer的輸出有序，不保證全局有序。
3、distribute by(字段)根據指定的字段將數據分到不同的reducer，且分發算法是hash散列。
4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，還會對該字段進行排序。
5、創建分桶表並不意味着load進數據也是分桶的，你必須先分好桶，然后再放到表中。
因此，如果分桶和sort字段是同一個時，此時，cluster by = distribute by + sort by
分桶表的作用：最大的作用是用來提高join操作的效率；但是兩者的分桶數要相同或者成倍數。
為什么可以提高join操作的效率呢？因為按照MapReduce的分區算法，是Id的HashCode值模上ReduceTaskNumbers，所以一個ID會分到同一個桶中，這樣合並就不用整個表遍歷求笛卡爾積了，對應的桶合並就可以了。
https://blog.csdn.net/whdxjbw/article/details/82219022
https://blog.csdn.net/u010003835/article/details/80911215
https://blog.csdn.net/a280966503/article/details/79314013