hive里面的分区表的使用场景：1、数据量非常大；2、数据需要按照某种规则进行存储和查询。分桶表的使用场景：1、表的数据量较大，并且进行频繁的聚合操作；2、存在一些需要频繁查询和过滤的字段。数据量非常大是指，数据量非常大的情况下，通过分区可以进行数据分割，方便管理和维护。
一、hive里面的分区表的一般使用场景
- 数据量非常大：数据量非常大的情况下，通过分区可以进行数据分割，方便管理和维护。
- 数据需要按照某种规则进行存储和查询：如按照日期、地域等进行分区，方便快速查询所需数据。
二、hive里面的分桶表的一般使用场景
- 表的数据量较大，并且进行频繁的聚合操作：分桶可以提高聚合操作的效率。
- 存在一些需要频繁查询和过滤的字段：分桶可以使得查询更加高效。
三、Hive分区表是什么
Hive分区是将数据表的某一个字段或多个字段进行统一归类，而后存储在在hdfs上的不同文件夹中。当查询过程中指定了分区条件时，只将该分区对应的目录作为Input，从而减少MapReduce的输入数据，提高查询效率，这也是数仓优化的一个列，也就是分区裁剪。分区表又分为静态分区表和动态分区表两种。这也是数仓性能优化的一个常用点，也就是分区裁剪。
分区表分为静态分区表和动态分区表两种：
- 静态分区表：所谓的静态分区表指的就是，我们在创建表的时候，就已经给该表中的数据定义好了数据类型，在进行加载数据的时候，我们已经知道该数据属于什么类型，并且直接加载到该分区内就可以了。
- 动态分区表：所谓的动态分区表，其实建表方式跟静态分区表没有区别，最主要的区别是在载入数据的时候，静态分区表我们载入数据之前必须保证该分区存在，并且我么已经明确知道载入的数据的类型，知道要将数据加载到那个分区当中去，而动态分区表，在载入的时候，我们事先并不知道该条数据属于哪一类，而是需要hive自己去判断该数据属于哪一类，并将该条数据加载到对应的目录中去。
四、Hive分桶表是什么
Hive分桶是相对分区进行更细粒度的划分。是将整个数据内容按照某列取hash值，对桶的个数取模的方式决定该条记录存放在哪个桶当中；具有相同hash值的数据进入到同一个文件中。 如要安装name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取摸，按照取模结果对数据分桶。如取模结果为0的数据记录存放到一个文件，取模为1的数据存放到一个文件，取模为2的数据存放到一个文件。
分桶表的使用好处：
1、基于分桶字段查询时，减少全表扫描
--基于分桶字段state查询来自于New York州的数据
--不再需要进行全表扫描过滤
--根据分桶的规则hash_function(New York) mod 5计算出分桶编号
--查询指定分桶里面的数据 就可以找出结果 此时是分桶扫描而不是全表扫描
select *
from t_usa_covid19_bucket where state="New York";2、JOIN时可以提高MR程序效率，减少笛卡尔积数量
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分桶操作。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。
3、分桶表数据进行抽样
当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
延伸阅读1：hive是什么
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
