使用sqoop工具。
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1、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。
2、例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key "a,b"就可以了。
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
哦，那看起来是因为group by 的原因了，难道这个sql的结果集很大么？
select count(*) c
from table
where column1= ......
and column2 = .......
and column3 in(.., .. , ..,)
and substr(trade_time,1,16) between '2009-01-01 01:01' and '2009-02-06 01:01 ;
你的oracle版本多少？如果是oracle9,在sqlplus中先执行这两个命令，然后执行你的sql看看
alter session set workarea_size_policy=manual;
--排序区设置为10M
alter session set sort_area_size=10240000;
如果能加快，证明确实是排序区的问题了。
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好吧，我谈谈我的看法
1，你问题中的sql语句所反映的业务逻辑好像就不合理，很明显 trade_time 这个列的精度是到秒的，按这个列进行分组然后求各组合计....我不清楚这代表什么情形的业务，需求是不是不合理？
2. 如果你数据量增长那么快，靠这个函数索引会很吃力，建议你考虑一下分区表吧。
数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
2. 雪花模式
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用
雪花模式
3．星座模式
星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
星座模型
