最初用排序函数时，只会用row_number，后来在网上一看，才知道由于场景不同，是有不同的函数的。
作为一个总结，为以后的使用提供帮助。
一、ROW_NUMBER
对于排序，使用较为广泛的函数就是row_number。据网上说可以用来实现web程序的分页，小白不懂开发，所以不知道如何来分页。但是，在hive中，它的用途还是很广泛的。row_number和over一起配对使用，每一行记录生成一个序号，依次排序且不会重复。
例如：现有一个场景，一张表中，有这样的记录：
同一个orderid和promotionid，由于修改时间不同有两条纪录，处理结果需要留下修改时间最新的记录。
select *
from (select orderid,
promotionid,
row_number() over(PARTITION BY orderid ORDER BY datachange_lasttime desc) as rank
from tablename
)a
where rank=1;
row_number的基本原理是先使用over子句中的排序语句对记录进行排序，然后按照这个顺序生成序号。
Tips：
over子句中的order by子句与SQL语句中的order by子句作用范围不同，如以下sql，over子句中根据SubTime降序排列，Sql语句中则按orderid降序排列。
select orderid,
promotionid,
row_number() over(PARTITION BY orderid ORDER BY datachange_lasttime desc) as rank
from tablename
order by orderid desc
；
二、RANK
RANK函数是对查询结果进行排名，与row_number函数不同的是，rank函数考虑over子句中排序字段值相同的情况，如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个，也就是相关行之前的排名数加一，可以理解为根据当前的记录数生成序号，后面的记录依此类推。rank函数的使用方法与row_number函数完全相同。
select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order]
三、DENSE_RANK
dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。dense_rank函数出现相同排名时，将不跳过相同排名号，rank值紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第四名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。将上面的Sql语句改由dense_rank函数来实现。
select DENSE_RANK() OVER(order by [UserId]) as den_rank,* from [Order]