阿里云ACP大数据认证考试主要考察考生在大数据领域的综合技术能力,具体考试内容涵盖以下核心模块:
1. 大数据计算服务(MaxCompute)
重点考察MaxCompute的产品架构、核心概念及开发工具使用,包括SQL操作(DDL、DML)、内置函数、自定义函数开发、性能调优方法,以及权限与安全管理。考生需掌握如何通过MaxCompute实现高效数据计算与存储。
2. 大数据开发与治理平台(DataWorks)
涵盖DataWorks的产品架构、数据集成(离线与实时同步)、大数据建模方法论、数据仓库规划及维度建模标准。考生需熟悉数据开发与运维流程,理解大数据治理体系及实施路径,包括数据地图操作、数据质量监控、数据保护等。
3. 实时计算与数据仓库
实时计算部分聚焦Apache Flink架构、工作原理及阿里云实时计算Flink产品的SQL操作与作业管理调优;实时数据仓库部分则考察Hologres的产品特性、技术架构、应用场景及开发工具使用,包括数据同步方法、SQL操作、性能调优及典型场景建设。
4. 检索分析服务与数据湖
检索分析服务以Elasticsearch为核心,考察基本概念、产品功能特性(如冷热分离、计算存储分离)、DSL/SDK开发应用及性能优化方法;数据湖部分则关注数据湖概念、架构演进、开源存储格式及云原生数据湖方案(如OSS、EMR、DLF)的构建与管理。
5. 大数据分析与可视化
涵盖大数据分析流程、常见工具及机器学习流程,包括数据预处理、算法建模、特征工程、模型评估等。考生需掌握阿里云机器学习PAI平台的可视化建模(PAI-Designer)与交互式建模(PAI-DSW)工具,以及数据可视化产品Quick BI和DataV的特点与应用。
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