通过认证验证的能力
掌握常用且重要的大数据组件技术原理与架构，包括HDFS、Hive、HBase、Flume、Spark、Flink、ElasticSearch、Redis等组件，掌握华为大数据平台MRS的使用方法；具备基于华为MRS服务的操作和开发的能力；能够胜任大数据开发工程师等岗位
建议掌握的知识
掌握网络技术基础、具备Linux的基础知识
面向对象
对大数据感兴趣的人员
认证前提
无
考试科目
| 考试代码 |
认证考试 |
| H13-711 |
HCIA-Big Data |
培训目标
完成该项目培训后，您将能够掌握常用且重要的大数据组件技术原理与架构、分布式文件系统HDFS的基础操作、分布式数据库HBase客户端及表操作、分布式数据仓库Hive的常用HQL语句查询、分布式搜索引擎Elasticsearch进行数据的存储与检索、Flink进行实时数据的处理等，以及了解典型场景的综合应用等。使您具备大数据售前、大数据项目管理、大数据开发等岗位所必备的知识和技能。
培训对象
希望成为大数据工程师的人员，希望获得HCIA-Big Data认证的人员，大数据初级工程师
入学要求
掌握网络技术基础，具备Linux的基础知识
培训内容
第一章 大数据发展趋势与鲲鹏大数据
（1）大数据时代；（2）大数据的应用领域；（3）大数据时代企业所面临的机遇和挑战；（4）华为鲲鹏大数据生态；（5）常用大数据组件技术原理及应用
第二章 HDFS分布式文件系统与Zookeeper
（1）HDFS概述及应用场景；（2）HDFS系统架构；（3）关键特性介绍；（4）HDFS文件系统实战
第三章 Hive分布式数据仓库
（1）Hive概述；（2）Hive功能与架构；（3）Hive基本操作；（4）Hive 数据仓库实战
第四章HBase技术原理
（1）HBase 基本介绍；（2）HBase 功能与架构；（3）HBase 关键流程；（4）HBase 数据库实战
第五章MapReduce和Yarn技术原理
（1）MapReduce和Yarn基本介绍；（2）MapReduce和Yarn功能与架构；（3）Yarn的资源管理和任务调度；（4）增强特性
第六章Spark基于内存的分布式计算
（1）Spark概述；（2）Spark原理与架构；（3）Spark Streaming；（4）Spark SQL
第七章Flink流计算处理和批处理平台
（1）Flink概述；（2）Flink原理与技术架构；（3）Flink的窗口；（4）Flink的状态管理
第八章Flume海量日志聚合
（1）Flume简介及架构；（2）Flume关键特性介绍；（3）Flume应用举例；（4）Flume数据采集实战
第九章Loader数据转换
（1）Loader简介；（2）Loader作业管理；（3）Loader数据导入导出实战
第十章Kafka分布式消息订阅系统
（1）Kafka简介；（2）Kafka架构与功能；（3）Kafka关键流程；（4）Kafka 消息订阅实战
第十一章Hadoop基础技术-Kerberos&LDAP
（1）统一认证基本原理；（2）目录服务及Ldap基础；（3）Kerberos原理；（4）华为大数据安全认证场景架构
第十二章Elasticsearch分布式搜索引擎
（1）Elasticsearch 基本介绍；（2）Elasticsearch架构及缓存机制；（3）Elasticsearch索引原理；（4）Elasticsearch的API操作
第十三章Redis内存数据库
（1）Redis简介；（2）Redis架构；（3）Redis数据类型及操作命令；（4）Redis的持久化；（5）Redis的应用场景
第十四章 华为大数据解决方案介绍
（1）华为云大数据服务；（2）华为云大数据解决方案
