使用zipwithindex 算子给dataframe增加自增列 row_number函数实现自增，udf函数实现自增

DataFrame df = ...
StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false));

使用RDD的zipWithIndex得到索引，作为ID值：
JavaRDD rdd = df
.javaRDD() // 转为JavaRDD
.zipWithIndex() // 添加索引，结果为JavaPairRDD，即行数据和对应的索引
.map(new Function, Row>() {
@Override
public Row call(Tuple2 v1) throws Exception {
Object[] objects = new Object[v1._1.size() + 1];
for (int i = 0; i < v1._1.size(); i++) {
objects[i] = v1._1.get(i);
}
objects[objects.length - 1] = v1._2;
return RowFactory.create(objects);
}
}); // 把索引值作为ID字段值，构造新的行数据

将RDD再转回DataFrame
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema);

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）。
  假设有维度表tbl_dim和过渡表tbl_stg，现在要将tbl_stg的数据装载到tbl_dim，装载的同时生成维度表的代理键。
用row_number()函数生成代理键
insert into tbl_dim
select row_number() over (order by tbl_stg.id) + t2.sk_max, tbl_stg.*
from tbl_stg
cross join (select coalesce(max(sk),0) sk_max from tbl_dim) t2;
        上面语句中，先查询维度表中已有记录最大的代理键值，如果维度表中还没有记录，利用coalesce函数返回0。然后使用cross join连接生成过渡表和最大代理键值的笛卡尔集，最后使用row_number()函数生成行号，并将行号与最大代理键值相加的值，作为新装载记录的代理键。
用UDFRowSequence生成代理键
add jar hdfs:///user/hive-contrib-2.0.0.jar;
create temporary function row_sequence as 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.udfrowsequence';

insert into tbl_dim
select row_sequence() + t2.sk_max, tbl_stg.*
from tbl_stg
cross join (select coalesce(max(sk),0) sk_max from tbl_dim) t2;
        hive-contrib-2.0.0.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。