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生成单调递增的64位整数的列。

保证生成的ID是单调递增且唯一的，但不是连续的。当前实现将分区ID放在高31位中，将记录号放在每个分区的低33位中。假设数据帧的分区少于10亿，每个分区的记录少于80亿。

因此，它不像RDB中的自动增量ID，并且对于合并 也不 可靠。

如果您需要像RDB中那样的自动递增行为，并且您的数据是可排序的，则可以使用 row_number

df.createOrReplaceTempView('df')
spark.sql('select row_number() over (order by "some_column") as num, * from df')
+---+-----------+
|num|some_column|
+---+-----------+
|  1|   ....... |
|  2|   ....... |
|  3| ..........|
+---+-----------+

如果您的数据无法排序，并且您不介意使用rdds创建索引然后又退回到数据框，则可以使用 rdd.zipWithIndex()

可以在这里找到一个例子
简而言之：

# since you have a dataframe, use the rdd interface to create indexes with zipWithIndex()
df = df.rdd.zipWithIndex()
# return back to dataframe
df = df.toDF()

df.show()

# your data           | indexes
+---------------------+---+
|         _1          | _2| 
+-----------=---------+---+
|[data col1,data col2]|  0|
|[data col1,data col2]|  1|
|[data col1,data col2]|  2|
+---------------------+---+

之后，您可能需要更多的转换才能使数据框达到所需的状态。注意：这不是一个非常有效的解决方案。

希望这可以帮助。祝好运！

编辑： 考虑一下，您可以结合monotonically_increasing_id使用row_number：

# create a monotonically increasing id 
df = df.withColumn("idx", monotonically_increasing_id())

# then since the id is increasing but not consecutive, it means you can sort by it, so you can use the `row_number`
df.createOrReplaceTempView('df')
new_df = spark.sql('select row_number() over (order by "idx") as num, * from df')

虽然不确定性能。

有关执行此操作的方式和风险的完整示例，请参见此处