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Huawei H13-711_V3.0 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Elasticsearch 検索エンジン | 5% | - 全文検索とデータ分析機能 - アーキテクチャとインデックス作成機構 |
| トピック 2: Flink ストリーム処理フレームワーク | 8% | - ストリーム処理の適用シーン - イベントタイムとウィンドウ機構 - Flinkのアーキテクチャとデータフローモデル |
| トピック 3: LDAPおよびKerberos セキュリティ機構 | 5% | - 統合認証の基本原理 - Kerberosによる認証処理の流れ |
| トピック 4: HBase 分散型データベース | 10% | - HBaseのテーブル設計と適用事例 - HBaseのアーキテクチャとデータモデル - HBaseの読み書き処理の流れ |
| トピック 5: Huawei ビッグデータソリューション | 4% | - FusionInsight HD/MRSの概要 - プラットフォームの機能と業界別導入事例 |
| トピック 6: Spark 分散型コンピューティングフレームワーク | 12% | - Spark SQLおよびSpark Streaming - SparkのアーキテクチャとRDDの概念 - Sparkのタスクスケジューリングと最適化手法 |
| トピック 7: MapReduceおよびYARN | 12% | - MapReduceのプログラミングモデルと処理フロー - タスクの実行とリソース管理 - YARNのアーキテクチャとリソースのスケジューリング機構 |
| トピック 8: Flume ログ収集システム | 7% | - Flumeのアーキテクチャと構成要素 - データ収集の処理フロー |
| トピック 9: Loader データ変換ツール | 5% | - Loaderの機能と活用場面 - データのインポート・エクスポート処理 |
| トピック 10: ビッグデータの開発動向およびKunpengビッグデータソリューション | 3% | - ビッグデータ産業の発展動向 - ビッグデータの特徴 - Huawei Kunpengビッグデータの概要 |
| トピック 11: Redis インメモリーデータベース | 5% | - データ型と保存構造 - 高可用性の仕組みと適用事例 |
| トピック 12: Hive 分散型データウェアハウス | 10% | - Hiveのアーキテクチャと構成要素 - HiveのデータモデルとSQL - Hiveのデータ保存とクエリの実行プロセス |
| トピック 13: Kafka メッセージングシステム | 9% | - Kafkaのアーキテクチャと核心概念 - メッセージの生成と消費処理 |
| トピック 14: HDFSおよびZooKeeper | 12% | - ZooKeeperのアーキテクチャと調整機構 - HDFSのアーキテクチャと動作原理 - HDFSのデータ保存と耐障害性 |
Huawei HCIA-Big Data V3.0 認定 H13-711_V3.0 試験問題：
1. Which of the following contents can be viewed in the Loader historical job record?
A) Error lines/number of files
B) Job start/run time
C) job status
D) dirty data link
2. Which service process manages the Region of HBasel?
A) ZooKeeper
B) HRegionServer
C) HMaster
D) DataNode
3. Which instance must the Loader instance be deployed with in FusionlnsightHD?
A) RegionServer
B) ResourceManager
C) NodeManager
D) DataNode
4. In many small file scenarios, Spark will start many tasks. When there is a Shuffle operation in the SQL logic, the number of hash buckets will be greatly increased, which will seriously affect the performance. In Fusioninsight, scenarios for small files usually use the( )Operator to merge partitioni generated by small files in Tabler, reduce the number of partitions, avoid generating too many hash buckets during shuffle, and improve performance?
A) onnect
B) join
C) coalosce
D) group by
5. Hive is a data warehouse infrastructure built on Hadoop. It provides a set of tools that can be used to perform extract-transform-load (ETL), a mechanism for storing, querying, and analyzing large-scale data stored in Hadoop.
A) False
B) True
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A、B、C、D | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： C | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： B |
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