認證概述

華為認證HCIA-Big Data V3.5定位于培養與認證具備使用華為MRS大數據開發平臺能力的大數據工程師。

HCIA-Big Data V3.5考試覆蓋大數據行業的發展趨勢，大數據特點以及華為鯤鵬大數據等；常用且重要大數據組件基礎技術原理（包括HDFS、HBase、Hive、ClickHouse、MapReduce、YARN、Spark、Flink、Flume、Kafka、ElasticSearch、ZooKeeper）；華為大數據平臺MRS、華為數據治理中心DataArts Studio及華為在大數據行業的成功案例。

通過HCIA-Big Data V3.5認證，您將掌握常用且重要的大數據組件技術原理與架構，包括HDFS、Hive、HBase、ClickHouse、MapReduce、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch等組件，掌握華為大數據平臺MRS的使用方法；具備基于華為MRS服務的操作和開發的能力；能夠勝任大數據開發工程師等崗位。

大數據發展趨勢與鯤鵬大數據（3%）

• 1.?大數據時代
• 2.?大數據的應用領域
• 3.?企業所面臨的挑戰和機遇
• 4.?華為鯤鵬解決方案

HDFS分布式文件系統和ZooKeeper（12%）

• 1.?HDFS分布式文件系統
  • 1.1?HDFS概述
  • 1.2?HDFS相關概念
  • 1.3?HDFS體系架構
  • 1.4?HDFS關鍵特性
  • 1.5?HDFS數據讀寫流程
• 2.?ZooKeeper分布式協調服務
  • 2.1?ZooKeeper概述
  • 2.2?ZooKeeper體系結構

HBase分布式數據庫和Hive分布式數據倉庫（20%）

• 1.?HBase分布式數據庫
  • 1.1?HBase概述與數據模型
  • 1.2?HBase體系架構
  • 1.3?HBase性能優化
  • 1.4?HBase常用Shell命令
• 2.?Hive分布式數據倉庫
  • 2.1?Hive概述
  • 2.2?Hive功能與架構
  • 2.3?Hive基本操作

ClickHouse聯機分析數據庫管理系統（8%）

• 1.?ClickHouse概述
• 2.?ClickHouse架構及基本特性
• 3.?ClickHouse增強特性

MapReduce和Yarn技術原理（12%）

• 1.?MapReduce和Yarn基本特性
• 2.?MapReduce和Yarn功能與架構
• 3.?Yarn的資源管理和任務調度
• 4.?增強特性

Spark基于內存的分布式計算和Flink流批一體分布式實時處理引擎（20%）

• 1.?Spark基于內存的分布式計算
  • 1.1?Spark概述
  • 1.2?Spark數據結構
  • 1.3?Spark原理與架構
• 2.?Flink流批一體分布式實時處理引擎
  • 2.1?Flink原理與架構
  • 2.2?Flink的Time與Window
  • 2.3?Flink的Watermark
  • 2.4?Flink的容錯機制

Flume海量日志聚合和Kafka分布式消息訂閱系統（12%）

• 1.?Flume海量日志聚合
  • 1.1?Flume簡介及架構
  • 1.2?Flume關鍵特性介紹
  • 1.3?Flume應用舉例
• 2.?Kafka分布式消息訂閱系統
  • 2.1?Kafka簡介
  • 2.2?Kafka架構與功能
  • 2.3?Kafka數據管理

ElasticSearch分布式全文檢索服務（5%）

• 1.?ElasticSearch簡介
• 2.?ElasticSearch系統架構
• 3.?ElasticSearch關鍵特性

華為大數據平臺MRS（4%）

• 1.?華為大數據平臺MRS概述
• 2.?組件介紹
• 3.?MRS云原生數據湖基線方案

華為數據治理中心DataArts Studio（4%）

• 1.?數據治理概述
• 2.?華為數據治理中心DataArts Studio概述

注：本文提到的考試內容僅僅為考生提供一個通用的考試指引，本文未提到的其他相關內容在考試中也有可能出現。

• 華為認證HCIA-Big Data V3.5課程