華為認證大數(shù)據(jù)工程師HCIA-Big Data V3.0 定位于培養(yǎng)和認證具備使用華為MRS大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺能力的工程師。
通過HCIA-Big Data V3.0 認證,您將掌握常用且重要的大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理與架構(gòu),包括HDFS、Hive、HBase、Flume、Spark、Flink、ElasticSearch、Redis等組件,掌握華為大數(shù)據(jù)平臺MRS的使用方法;具備基于華為MRS服務的操作和開發(fā)的能力;能夠勝任大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師等崗位。
2.產(chǎn)品介紹
華為認證HCIA-Big Data V3.0產(chǎn)品清單如下:
《HCIA-Big Data V3.0 培訓大綱》
《HCIA-Big Data V3.0 考試大綱》
《HCIA-Big Data V3.0 培訓教材》
《HCIA-Big Data V3.0 實驗手冊》
《HCIA-Big Data V3.0 模擬試題》
《HCIA-Big Data V3.0 課程表》
《HCIA-Big Data V3.0 版本說明》
《HCIA-Big Data V3.0 教師進度表》
《HCIA-Big Data V3.0 華為云資源清單》
《HCIA-Big Data V3.0 實驗環(huán)境搭建指南》
《HCIA-Big Data V3.0 在線課程》(預計8月發(fā)布)
3.培訓說明
3.1培訓教材
HCIA-Big Data V3.0培訓教材包含:
知識點
V2.0
V3.0
變更說明
第一章大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢與鯤鵬大數(shù)據(jù)
2%
5%
增加鯤鵬大數(shù)據(jù),占比3%;
優(yōu)化大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢,占比2%。
第二章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper
15%
10%
優(yōu)化HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper,占比10%;
第三章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫
15%
10%
優(yōu)化Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫,占比10%。
第四章 HBase技術(shù)原理
15%
10%
優(yōu)化HBase技術(shù)原理,占比10%。
第五章 MapReduce和YARN技術(shù)原理
15%
10%
優(yōu)化MapReduce和YARN技術(shù)原理,占比10%。
第六章 Spark基于內(nèi)存的分布式計算
10%
10%
增加Spark基于內(nèi)存的分布式計算,占比5%。
第七章 Flink流批一體分布式實時處理引擎
5%
10%
增加Flink流批一體分布式實時處理引擎,占比5%。
第八章 Flume海量日志聚合
10%
5%
優(yōu)化Flume海量日志聚合,占比5%。
第九章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
5%
5%
優(yōu)化Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,占比5%。
第十章 Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)
8%
5%
增加Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng),占比3%。
第十一章 Kerberos&LDAP
0%
5%
增加Kerberos&LDAP,占比5%。
第十二章 ElasticSearch分布式全文檢索服務
0%
5%
增加ElasticSearch分布式全文檢索服務,占比5%。
第十三章 Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
0%
5%
增加Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,占比5%。
第十四章華為大數(shù)據(jù)解決方案
0%
5%
增加華為大數(shù)據(jù)解決方案,占比5%。
3.2實驗手冊
HCIA-Big Data V3.0實驗手冊包含:
知識點
V2.0
V3.0
變更說明
1. HDFS 分布式文件系統(tǒng)實戰(zhàn)
15%
10%
優(yōu)化了HDFS 分布式文件系統(tǒng)實戰(zhàn),占10%。
2. Hive 數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn)
15%
15%
優(yōu)化Hive 數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn),占比15%。
3. HBase 列式數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)
20%
15%
優(yōu)化HBase 列式數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn),占比15%。
4. MapReduce 數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)
10%
10%
優(yōu)化MapReduce 數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn),占比10%。
5. Spark 內(nèi)存計算實戰(zhàn)
0%
10%
增加Spark 內(nèi)存計算實戰(zhàn),占比10%。
6. Flink 實時處理系統(tǒng)實戰(zhàn)
0%
10%
增加Flink 實時處理系統(tǒng)實戰(zhàn),占比10%。
7. Kafka 消息訂閱實戰(zhàn)
15%
10%
優(yōu)化Kafka 消息訂閱實戰(zhàn),占比10%。
8.Flume 數(shù)據(jù)采集實戰(zhàn)
10%
5%
優(yōu)化Flume 數(shù)據(jù)采集實戰(zhàn),占比5%。
9.Loader 數(shù)據(jù)導入導出實戰(zhàn)
5%
5%
優(yōu)化Loader 數(shù)據(jù)導入導出實戰(zhàn),占比5%。
10.綜合實驗:Hive數(shù)據(jù)倉庫
10%
10%
優(yōu)化綜合實驗:Hive數(shù)據(jù)倉庫,占比5%。
3.3培訓時長
HCIA-Big Data V3.0培訓時長為5天。
3.4實驗環(huán)境
HCIA-Big Data V3.0課程實驗,請參考產(chǎn)品清單中的《HCIA-Big Data V3.0華為云資源清單》及《HCIA-Big Data V3.0實驗環(huán)境搭建指南》進行設(shè)備準備及實驗環(huán)境搭建。
4.講師賦能及認證
HALP/ICT學院
說明
講師賦能
通過在線學習或集中賦能完成。
講師認證
需通過筆試、實驗和試講后申請講師認證證書。
5.考試說明
HCIA-Big Data V2.0認證考試預計將于2020年12月31日下線,請廣大考生提前做好學習、培訓和考試安排。