在大数据处理中，Hive 里的 row_number()函数是一个常用工具，但对于其如何处理空值，不少开发者感到困惑，让我们一同深入探讨这个问题。
Hive 中的 row_number()函数在数据排序和分组操作中发挥着重要作用，当数据中存在空值时，其处理方式可能会影响到最终的结果。
要理解 row_number()对空值的处理，需要先明确 Hive 的排序规则，Hive 通常会将空值视为比任何非空值都小的值，这意味着在排序过程中，空值会被排在最前面。
在使用 row_number()函数时，如果没有特别指定处理空值的方式，它会按照默认的排序规则进行处理，当按照某一列进行升序排序时，空值会排在第一位，然后依次是其他非空值。
但有时，我们可能希望根据具体的业务需求来定制空值的处理方式，将空值排在最后，或者将其与特定的非空值视为同一组进行处理。
为了实现对空值的特殊处理，可以结合其他函数和条件判断来实现，使用 coalesce 函数将空值转换为特定的值，然后再进行 row_number()的计算。
还可以通过设置特定的排序规则，如在 order by 子句中明确指定空值的位置，来控制 row_number()对空值的处理。
了解 Hive 中 row_number()函数处理空值的方式，并能够根据实际需求进行灵活定制，对于准确获取期望的结果至关重要。
文章参考来源：大数据处理相关技术文档及实践经验总结。
