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Huawei H13-711_V3.0 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: In-Memory-Datenbank Redis | 5% | - Hochverfügbarkeit und Anwendungsfälle - Datentypen und Speicherstruktur |
| Thema 2: Sicherheit mit LDAP & Kerberos | 5% | - Ablauf der Authentifizierung mit Kerberos - Grundlagen der einheitlichen Authentifizierung |
| Thema 3: Entwicklungstrends im Bereich Big Data & Kunpeng Big Data-Lösung | 3% | - Merkmale von Big Data - Überblick über die Huawei Kunpeng Big Data-Lösung - Entwicklungstrends der Big-Data-Branche |
| Thema 4: Huawei Big Data-Lösung | 4% | - Plattformfunktionen und branchenspezifische Anwendungsbeispiele - Überblick über FusionInsight HD/MRS |
| Thema 5: Nachrichtensystem Kafka | 9% | - Architektur und Grundkonzepte von Kafka - Erstellung und Verarbeitung von Nachrichten |
| Thema 6: Datenkonvertierung mit Loader | 5% | - Funktionen und Anwendungsfälle von Loader - Ablauf des Datenimports und -exports |
| Thema 7: Verteiltes Data Warehouse Hive | 10% | - Architektur und Komponenten von Hive - Datenspeicherung und Abfrageausführung bei Hive - Datenmodell und SQL bei Hive |
| Thema 8: HDFS & ZooKeeper | 12% | - Architektur und Koordinationsmechanismus von ZooKeeper - Datenspeicherung und Fehlertoleranz bei HDFS - Architektur und Funktionsweise von HDFS |
| Thema 9: Suchmaschine Elasticsearch | 5% | - Architektur und Indexierungsmechanismus - Volltextsuche und Datenanalyse |
| Thema 10: Protokollsammlung mit Flume | 7% | - Architektur und Komponenten von Flume - Ablauf der Datensammlung |
| Thema 11: Verteiltes Rechen-Framework Spark | 12% | - Architektur und RDD-Konzept von Spark - Aufgabenplanung und Optimierung bei Spark - Spark SQL und Spark Streaming |
| Thema 12: Stromverarbeitungs-Framework Flink | 8% | - Anwendungsfälle der Stromverarbeitung - Ereigniszeit- und Fensterkonzept - Architektur und Datenflussmodell von Flink |
| Thema 13: MapReduce & YARN | 12% | - Architektur und Ressourcenplanung von YARN - Programmiermodell und Ablauf von MapReduce - Aufgabenausführung und Ressourcenverwaltung |
| Thema 14: Verteilte Datenbank HBase | 10% | - Lese- und Schreibvorgänge bei HBase - Architektur und Datenmodell von HBase - Tabellengestaltung und Anwendungsfälle von HBase |
Huawei HCIA-Big Data V3.0 H13-711_V3.0 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. "Group by" in Hive refers to dividing each data set into several small data sets through certain rules, and then performing data grouping processing for several small data sets.
A) False
B) True
2. The Streaming of Fusioninsight HD is developed based on the open source Apache Storm, which is a distributed offline computing framework.
A) False
B) True
3. Which of the following data sources can realize data exchange with Fusioninsight HD through loader?
A) FTP Server
B) MySQL
C) NoSQL
D) SFTP Server
4. In the Output stage, Structured Streaming can define different data writing methods, including which of the following methods?
A) Ccomplete Mode
B) Append Mode
C) Update Mode
D) General Mode
5. Assuming that HDFS only saves 2 copies when writing dat
a. Then during the writing process, HDFS Client first writes data to DataNodel1 and then writes data to DataNode2.0
A) False
B) True
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: A,B,C,D | 4. Frage Antwort: A,B,C | 5. Frage Antwort: A |
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