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HCIA-Big Data V3.0 正式發(fā)布！
發(fā)布時間： 2020-07-07
華為認證大數(shù)據(jù)工程師HCIA-Big Data V3.0 （中文版）自2020年07月01日起，正式中國區(qū)發(fā)布。
基于“平臺+生態(tài)”戰(zhàn)略，圍繞“云-管-端”協(xié)同的新ICT技術架構，華為公司打造了覆蓋ICT領域的認證體系，包含ICT技術架構認證、平臺與服務認證和行業(yè)ICT認證三類認證。
根據(jù)ICT從業(yè)者的學習和進階需求，華為認證分為工程師級別、高級工程師級別和專家級別三個認證等級。
華為認證覆蓋ICT全領域，符合ICT融合的技術趨勢，致力于提供領先的人才培養(yǎng)體系和認證標準，培養(yǎng)數(shù)字化時代的新型ICT人才，構建良性的ICT人才生態(tài)。
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)組件技術原理與架構，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。
華為認證HCIA-Big Data V3.0產品清單如下：
《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）
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技術原理 | 15% | 10% | 優(yōu)化HBase技術原理，占比10%。 |
第五章 MapReduce和YARN技術原理 | 15% | 10% | 優(yōu)化MapReduce和YARN技術原理，占比10%。 |
第六章 Spark基于內存的分布式計算 | 10% | 10% | 增加Spark基于內存的分布式計算，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)轉換 | 5% | 5% | 優(yōu)化Loader數(shù)據(jù)轉換，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內存數(shù)據(jù)庫 | 0% | 5% | 增加Redis內存數(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%。 |
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 內存計算實戰(zhàn) | 0% | 10% | 增加Spark 內存計算實戰(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%。 |
HCIA-Big Data V3.0培訓時長為5天。
HCIA-Big Data V3.0課程實驗，請參考產品清單中的《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》進行設備準備及實驗環(huán)境搭建。
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。 |
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。
認證名稱 | 考試代碼 | 考試名稱 | 版本 | 考試地點 | 考試時長 | 通過分數(shù)/總分 |
HCIA-Big Data | H13-711 | HCIA-Big Data | V3.0 | Pearson VUE | 90 min | 600/1000 |
HCIA-Big Data V3.0于2020年7月1日正式中國區(qū)發(fā)布。
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