摘要：
Hive在关系数据库中没有自增列，但它也支持自增序列。通常，有两种方法生成代理键：使用row_number（）窗口函数或使用用户定义的UDFRowSequence函数。第二种方法的性能归因于第一种方法。第一种方法执行速度慢，当数据超过数千万时，据报告内存不足。这也可能与hadoop的资源配置有关。当数据超过1.5亿时，第二种方法仍然可以快速运行。
多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。Hive没有关系数据库中的自增列，但它也有一些对自增序列的支持，通常有两种方法生成代理键：使用row_number()窗口函数或者使用一个名为UDFRowSequence的用户自定义函数（UDF）。
用row_number()函数生成代理键
INSERT OVERWRITE TABLE my_hive_table select row_number() over (order by create_time asc) as id, key from my_mid_table
用UDFRowSequence生成代理键
add jar viewfs://hadoop-meituan/user/hadoop-data/user_upload/weichao05_hive-contrib-3.1.0.jar; create temporary function row_sequence as 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFRowSequence'; INSERT OVERWRITE TABLE my_test_table select row_sequence() as id, key from my_mid_table
hive-contrib-3.1.0.jar中包含一个生成记录序号的自定义函数udfrowsequence。上面的语句先加载JAR包，然后创建一个名为row_sequence()的临时函数作为调用UDF的接口，这样可以为查询的结果集生成一个自增伪列。之后就和row_number()写法类似了，只不过将窗口函数row_number()替换为row_sequence()函数。
以上两种方法，第二种的性能要由于第一种，第一种执行慢，且当数据超过约几千万（本人经验超过4千万）时，就报内存不够的了，这个可能与hadoop的资源配置也有关系，而第二中方法在数据超过1.5亿的情况下依然能够快速运行。