H13-711 HCNA-Big Data

Opis

Egzamin H13-711 HCNA-Big Data swoim zakresem obejmuje wiedzę na temat architektury, projektowania, wdrażania i konserwacji rozwiązania FusionInsight HD. Obejmuje zasady techniczne, projektowanie, wdrażanie, zarządzanie i utrzymywanie ekosystemu Big Data, do którego należą: HBase, Hive, Loader, MapReduce, Yarn, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ZooKeeper i Streaming.

Przebieg egzaminu:

Egzamin dostępny w języku angielskim.

Maksymalny czas trwania egzaminu: 90 minut

Egzamin jest w całości przeprowadzany na komputerze.

Rodzaje pytania z jakimi spotkasz podczas egzaminu:

  • Pytania pojedynczego wyboru
  • Pytania wielokrotnego wyboru
  • Pytania typu prawda/fałsz

Próbny egzamin:

Mock Exam

NDA Policy
Przed rozpoczęciem egzaminu kandydatowi jest przedstawiana do akceptacji umowa o nieujawnianiu informacji (NDA, non-disclosure agreement) Huawei. W przypadku wyboru „nie zgadzam się” czyli braku akceptacji NDA, kandydat nie może przystąpić do egzaminu i równocześnie nie przysługuje mu zwrot kosztów egzaminu.

Retake Policy
W przypadku niepowodzenia podczas egzaminu, kandydat przed kolejnym podejściem do egzaminu musi odczekać minimum 7 dni.

Uzyskiwanie certyfikatu

W przypadku pozytywnego wyniku egzaminu w celu otrzymania certyfikatu należy o niego zaaplikować Apply for the certificate nie wcześniej jednak niż 3 dni po dacie egzaminu.

  • Certyfikat w formie elektronicznej: Huawei wysyła certyfikat w takiej formie na podany adres email w przeciągu 3 dni roboczych.
  • Certyfikat w formie papierowej: Huawei wysyła certyfikat w takiej formie na podany adres pocztowy w przeciągu 5 dni roboczych, równocześni przesyłając na adres email numer przesyłki pozwalający śledzić jej status.

Gdzie

Egzamin zdawany za pośrednictwem centrów testowych Prometric.

Wymagania

Pozytywny wynik egzaminu. Czyli osiągnięcie wyniku na poziomie przynajmniej 600 punktów na 1000 możliwych.

Cena

200 USD

Zagadnienia

Poniższe zagadnienia stanowią ogólne wytyczne dotyczące tematyki pytań która może zostać uwzględniona podczas egzaminu. Jednak należy również pamiętać, że inne powiązane zagadnienia, które nie są tutaj uwzględnione także mogą się pojawić podczas egzaminu.

Big Data Industry and Technological Trends

  • Generation and Development of Big Data
  • Big Data Concepts and Hadoop Overview
  • Big Data and Cloud Computing Management
  • Big Data Ecosystem
  • Big Data Application
  • Big Data Architecture and Value

Distributed File System Technology

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

MapReduce and Yarn – Distributed Computing Engine Technologies

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

Spark – Memory-Based Distributed Computing Technology

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

HBase – Distributed Database

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

Hive – Data Warehouse Tool

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

Loader – Data Conversion

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings

Flume – Massive Log Aggregation

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

Kafka – Message Subscription System

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

ZooKeeper – Distributed Lock Device

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

Streaming – Data Transmission Technology

  • Component Functions
  • Data Architecture
  • Deployment Planning
  • Deployment Methods
  • Parameter Settings
  • Routine Maintenance

FusionInsight HD Solution Overview

  • FusionInsight Architecture
  • FusionInsight Components and Features

FusionInsight HD Integration Design

  • Deployment Constraints
  • Cluster Evaluation Examples
  • Network Planning.
  • Node Planning
  • Disk Planning

FusionInsight HD Installation and Deployment

  • Basic Concepts
  • Installation Process
  • Installation Preparation
  • Installation Procedure
  • Post-installation Check
  • System Configuration

FusionInsight HD Maintenance

  • FusionInsight HD Functions
  • Maintenance Tools
  • Routine Maintenance
  • Upgrade and Patches

Dodatkowe informacje

Jak się przygotować:

Sugerowane

Jak w przypadku wszystkich egzaminów i certyfikacji Huawei bezpośrednią drogą przygotowującą do egzaminu jest udział w odpowiadających im autoryzowanych szkoleniach. Niemniej nie jest to krok wymagany a jedynie sugerowany.

Szkolenia przygotowujące do egzaminu H13-711 HCNA-Big Data to:

HCNA-Big Data Training

Wysoce rekomendowane

Upewnienie się, że wszystkie przedstawione zagadnienia egzaminacyjne są Ci bardzo dobrze znane zarówno od strony teoretycznej jak i praktycznej. Poza zagadnieniami egzaminacyjnymi publikowanymi na naszej stronie zawsze aktualna lista zagadnień jest dostępna tutaj http://support.huawei.com/learning/Certificate!toExamOutlineDetail?lang=en&nodeId=Node1000011797

Huawei dodatkowo rekomenduje zapoznanie się z materiałami:

  • Huawei FusionInsight HD Product Documentation

Dodatkowe zasoby pozwalające na lepsze przygotowanie się do egzaminu H13-711 HCNA-Big Data

Huawei udostępnia również szereg dodatkowych zasobów pozwalających lepiej przygotować się do egzaminów i certyfikacji, przede wszystkim jest to portal poświęcony usługom edukacyjnym Huawei http://support.huawei.com/learning/en/newindex.html  (czyli miejsce, gdzie znajdują się komplet informacji na temat szkoleń, certyfikacji, egzaminów itd) a w szczególności: