在大規模數據量的數據分析及建模任務中，往往針對全量數據進行挖掘分析時會十分耗時和占用集群資源，因此一般情況下只需要抽取一小部分數據進行分析及建模操作。Hive提供了數據取樣（SAMPLING）的功能，能夠根據一定的規則進行數據抽樣，目前支持數據塊抽樣，分桶抽樣和隨機抽樣，具體如下所示：
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數據塊抽樣（tablesample()函數）
1） tablesample(n percent) 根據hive表數據的大小按比例抽取數據，並保存到新的hive表中。如：抽取原hive表中10%的數據
（注意：測試過程中發現，select語句不能帶where條件且不支持子查詢，可通過新建中間表或使用隨機抽樣解決）
create table xxx_new as select * from xxx tablesample(10 percent)
2）tablesample(n M) 指定抽樣數據的大小，單位為M。
3）tablesample(n rows) 指定抽樣數據的行數，其中n代表每個map任務均取n行數據，map數量可通過hive表的簡單查詢語句確認（關鍵詞：number of mappers: x) -
分桶抽樣
hive中分桶其實就是根據某一個字段Hash取模，放入指定數據的桶中，比如將表table_1按照ID分成100個桶，其算法是hash(id) % 100，這樣，hash(id) % 100 = 0的數據被放到第一個桶中，hash(id) % 100 = 1的記錄被放到第二個桶中。創建分桶表的關鍵語句為：CLUSTER BY語句。
分桶抽樣語法：
TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])
其中x是要抽樣的桶編號，桶編號從1開始，colname表示抽樣的列，y表示桶的數量。
例如：將表隨機分成10組，抽取其中的第一個桶的數據
select * from table_01 tablesample(bucket 1 out of 10 on rand()) - 隨機抽樣（rand()函數）
1）使用rand()函數進行隨機抽樣，limit關鍵字限制抽樣返回的數據，其中rand函數前的distribute和sort關鍵字可以保證數據在mapper和reducer階段是隨機分布的，案例如下：
select * from table_name where col=xxx distribute by rand() sort by rand() limit num;
2）使用order 關鍵詞
案例如下：
select * from table_name where col=xxx order by rand() limit num;
經測試對比，千萬級數據中進行隨機抽樣 order by方式耗時更長，大約多30秒左右。 - 參考資料：http://www.bubuko.com/infodetail-1022686.html