Hive的row_number()函数本身并不直接支持地理空间分析，它主要用于在查询结果中为每一行分配一个唯一的序号。然而，地理空间分析通常涉及到对空间数据进行各种操作，如距离计算、区域查询、叠加分析等，这些操作可能需要在Hive之外使用专门的地理空间数据处理工具或库来完成。

尽管Hive不是为地理空间分析设计的，但你仍然可以在Hive中存储和处理地理空间数据，并使用SQL查询这些数据。如果你需要进行地理空间分析，以下是一些建议的步骤：

数据存储：在Hive中创建一个表来存储地理空间数据。你可以使用GeoTIFF、Shapefile等格式来存储地理空间数据，并使用Hive的地理空间函数（如ST_GeomFromText、ST_Area等）来处理这些数据。查询与转换：使用Hive SQL查询地理空间数据，并执行必要的转换和计算。虽然Hive本身不支持复杂的地理空间分析，但你可以通过编写自定义的UDF（用户定义函数）或使用现有的地理空间库来实现更高级的分析功能。集成外部工具：将Hive与外部地理空间分析工具或库集成，以便进行更复杂的分析。例如，你可以使用Python的PySpark库结合Hive来进行地理空间分析，或者使用专门的地理空间数据库（如PostGIS）来存储和处理地理空间数据。数据处理与分析：在必要时，将地理空间数据导出到其他更适合进行地理空间分析的平台，如ArcGIS、QGIS或专门的地理空间分析服务器。

总之，虽然Hive的row_number()函数本身不适用于地理空间分析，但你仍然可以在Hive中处理和查询地理空间数据，并通过集成外部工具或库来进行更高级的分析。