在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。

示例：table_src是我们经过业务需求处理的到的中间表数据，现在我们需要为table_src新增一列自增序列字段auto_increment_id，并将最终数据保存到table_dest中。

1. 利用row_number函数

场景1：table_dest中目前没有数据

insert into table table_dest
select row_number() over(order by 1) as auto_increment_id, table_src.* from table_src;

场景2: table_dest中有数据，并且已经经过新增自增字段处理

insert into table table_dest
select (row_number() over(order by 1) + dest.max_id) auto_increment_id, src.* from table_src src cross join (select max(auto_increment_id) max_id from table_dest) dest;

2. 利用UDFRowSequence

首先Hive环境要有hive-contrib相关jar包，然后执行

create temporary function row_sequence as 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFRowSequence';

针对上述场景一，可通过以下语句实现：

insert into table table_dest
select row_sequence() auto_increment_id, table_src.* from table_src;

场景2实现起来也很简单，这里不在赘述。

但是，需要注意二者的区别：

row_number函数是对整个数据集做处理，自增序列在当次排序中是连续的唯一的。

UDFRowSequence是按照任务排序，但是一个SQL可能并发执行的job不止一个，而每个job都会从1开始各自排序，所以不能保证序号全局唯一。可以考虑将UDFRowSequence扩展到一个第三方存储系统中，进行序号逻辑管理，来最终实现全局的连续自增唯一序号。