HCIA-Big Data V3.5 認定 (H13-711_V3.5) は、2023 年 6 月 16 日に廃止されたバージョン 3.0 を置き換えるために Huawei によって導入された最新の試験コードです。 killtestは最近、最新の Huawei HCNA-Big Data認証資格H13-711_V3.5をリリースしました。 H13-711_V3.5試験問題集は、受験者が試験の準備をうまく進めるのに役立ちます。 これらの HCIA-Big Data V3.5 H13-711_V3.5 問題集は、試験に合格するために必要なすべてのトピックと概念をカバーしており、最新の試験の目的に沿っていることを確認するために定期的に更新されます。 これらのHCIA-Big Data V3.5 H13-711_V3.5 問題集の助けを借りて、受験者は試験の準備が十分に整っていることを確認し、出題されるすべての質問に自信を持って答えることができます。

HCIA-Big Data V3.5 H13-711_V3.5 問題集

HCIA-ビッグデータ認定

H13-711_V3.5 は、HCIA-Big Data Certification の新しい試験コードです。 以前のバージョン 3.0 は、2023 年 6 月 16 日をもって廃止されました。HCIA-Big Data 認定資格を取得すると、HDFS、HBase、Hive、ClickHouse、 MapReduce、YARN、Spark、Flink、Flume、Kafka、ElasticSearch、ZooKeeper に対応しており、ファーウェイのビッグ データ プラットフォーム MRS を使用できます。 ファーウェイMRSに基づくサービスの運用?開発も可能で、ビッグデータ開発エンジニアに関連するポジションにも適任です。

この認定資格の対象者は、ビッグ データ エンジニアを目指す人、HCIA-Big Data 認定資格の取得を希望する人、ジュニア ビッグ データ エンジニアです。 この認定の前提条件には、ネットワーク テクノロジの基本的な知識と、Linux オペレーティング システムの基本的な操作に精通していることが含まれます。

HCIA-Big Data V3.5 試験の概要

HCIA-Big Data V3.5 試験の内容

HCIA-Big Data V3.5 試験の内容は次のとおりです。

1.ビッグデータ産業の発展傾向、ビッグデータの特徴、およびHuawei Kunpengビッグデータ。

2. 一般的かつ重要なビッグデータ コンポーネントの基本的な技術原則 (HDFS、HBase、Hive、ClickHouse、MapReduce、YARN、Spark、Flink、Flume、Kafka、ElasticSearch、ZooKeeper を含む)。

3. MRS Huawei のビッグデータ プラットフォーム、Huawei DataArts Studio、およびビッグデータ業界の成功事例。

HCIA-Big Data V3.5 試験ナレッジ ポイントの割合

ビッグデータ開発トレンドとKunpengビッグデータソリューション

ビッグデータ時代

ビッグデータ応用分野

企業が直面する課題と機会

Huawei Kunpeng ソリューション

HDFS — Hadoop 分散ファイル システムと ZooKeeper

HDFS

HDFS の概要

HDFS 関連の概念

HDFS アーキテクチャ

HDFS の主な機能

HDFS データの読み取り/書き込みプロセス

ZooKeeper 分散調整サービス

ZooKeeper の概要

ZooKeeper のアーキテクチャ

HBase — 分散データベース & Hive — 分散データ ウェアハウス

HBase — 分散データベース

HBase の概要とデータ モデル

HBase アーキテクチャ

HBase のパフォーマンス チューニング

HBaseの共通シェルコマンド

Hive — 分散データ ウェアハウス

ハイブの概要

Hive の機能とアーキテクチャ

ハイブの基本操作

ClickHouse — オンライン分析処理データベース管理システム

クリックハウスの概要

ClickHouse のアーキテクチャと基本機能

ClickHouseの強化された機能

MapReduce と YARN の技術原則

MapReduce と YARN の概要

MapReduce と YARN の機能とアーキテクチャ

YARN でのリソース管理とタスクのスケジュール設定

YARNの強化された機能

Spark — インメモリ分散コンピューティング エンジン & Flink — 単一エンジンでのストリームおよびバッチ処理

Spark — インメモリ分散コンピューティング エンジン

スパークの概要

スパークのデータ構造

Spark の原則とアーキテクチャ

Flink — 単一エンジンでのストリーム処理とバッチ処理

Flink の原則とアーキテクチャ

点滅時間とウィンドウ

フリンクウォーターマーク

フリンクフォールトトレランスメカニズム

Flume の大規模ログ集約と Kafka の分散メッセージング システム

Flume: 大規模なログの集約

概要とアーキテクチャ

主な特長

アプリケーション

Kafka: 分散メッセージング システム

概要

アーキテクチャと機能

データ管理

Elasticsearch — 分散型検索エンジン

概要

システムアーキテクチャー

主な特長

MRS ファーウェイのビッグデータ プラットフォーム

MRSの概要

MRSコンポーネント

MRS クラウドネイティブ データ レイク ベースライン ソリューション

ファーウェイデータアーツスタジオ

データガバナンス

ファーウェイデータアーツスタジオ

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