DataFrame df = ...
StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false));
使用RDD的zipWithIndex得到索引，作為ID值：
JavaRDD<Row> rdd = df
.javaRDD() // 轉為JavaRDD
.zipWithIndex() // 添加索引，結果為JavaPairRDD<Row, Long>，即行數據和對應的索引
.map(new Function<Tuple2<Row, Long>, Row>() {
@Override
public Row call(Tuple2<Row, Long> 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);
}
}); // 把索引值作為ID字段值，構造新的行數據
將RDD再轉回DataFrame
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema);
多維數據倉庫中的維度表和事實表一般都需要有一個代理鍵，作為這些表的主鍵，代理鍵一般由單列的自增數字序列構成。Hive沒有關系數據庫中的自增列，但它也有一些對自增序列的支持，通常有兩種方法生成代理鍵：使用row_number()窗口函數或者使用一個名為UDFRowSequence的用戶自定義函數（UDF）。
假設有維度表tbl_dim和過渡表tbl_stg，現在要將tbl_stg的數據裝載到tbl_dim，裝載的同時生成維度表的代理鍵。
用row_number()函數生成代理鍵
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;
上面語句中，先查詢維度表中已有記錄最大的代理鍵值，如果維度表中還沒有記錄，利用coalesce函數返回0。然后使用cross join連接生成過渡表和最大代理鍵值的笛卡爾集，最后使用row_number()函數生成行號，並將行號與最大代理鍵值相加的值，作為新裝載記錄的代理鍵。
用UDFRowSequence生成代理鍵
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中包含一個生成記錄序號的自定義函數udfrowsequence。上面的語句先加載JAR包，然后創建一個名為row_sequence()的臨時函數作為調用UDF的接口，這樣可以為查詢的結果集生成一個自增偽列。之后就和row_number()寫法類似了，只不過將窗口函數row_number()替換為row_sequence()函數。