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KafkaWordCount样例为Spark开源社区提供的。
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向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution.enabled=false，不建议将此参数打开。 父主题： Hive常见问题
向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution.enabled=false，不建议将此参数打开。 父主题： Hive常见问题
HBase的Shell接口同开源社区版本保持一致，请参见http://learnhbase.wordpress.com/2013/03/02/hbase-shell-commands/。 Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录。 初始化环境变量。
HBase的Shell接口同开源社区版本保持一致，请参见http://learnhbase.wordpress.com/2013/03/02/hbase-shell-commands/ Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录，执行以下命令。
客户端工具同开源社区版本保持一致，请参见https://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/cli/index.html。 客户端工具使用方法： 登录任意一个Master节点。 初始化环境变量。
HBase的Shell接口同开源社区版本保持一致，请参见http://learnhbase.wordpress.com/2013/03/02/hbase-shell-commands/ Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录，执行以下命令。
HBase的Shell接口同开源社区版本保持一致，请参见http://learnhbase.wordpress.com/2013/03/02/hbase-shell-commands/ Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录，执行以下命令。
HBase的Shell接口同开源社区版本保持一致，请参见http://learnhbase.wordpress.com/2013/03/02/hbase-shell-commands/ Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录，执行以下命令。
SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题
Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
其他一些不太常用的Source、Channel、Sink的配置请参考Flume社区提供的用户手册（http://flume.apache.org/releases/1.9.0.html）。 各个表格中所示参数，黑体加粗的参数为必选参数。
配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 操作场景 WebHCat为Hive提供了对外可用的REST接口，开源社区版本默认使用HTTP协议。 MRS Hive支持使用更安全的HTTPS协议，并且可以在两种协议间自由切换。
配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 操作场景 WebHCat为Hive提供了对外可用的REST接口，开源社区版本默认使用HTTP协议。 MRS Hive支持使用更安全的HTTPS协议，并且可以在两种协议间自由切换。
对于普通模式ClickHouse对接普通模式HDFS组件，和开源社区能力保持一致。不支持ClickHouse和HDFS处于不同模式集群的场景对接。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。
场景说明 当前开源社区提供了PartialUpdateAvroPayload机制实现部分列更新，但该功能在多流更新，每条流更新不同列场景下会出现数据相互覆盖的问题。 通过引入sequence组的概念，Hudi可以很好的解决该问题，实现真正的部分更新。
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。
使用场景 当前开源社区提供了可插拔的Payload机制，用于满足客户各种聚合需求。但Payload的开发有一定的门槛，因此MRS内置了一些常见的聚合函数满足客户日常需求。该特性允许用户使用Hudi自带的聚合函数实现相同主键的聚合操作。
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