认证概述
重点考查考生对大数据实时数仓方案、移线数仓、流批一体数仓、移线数据仓与治理、大数据开发与治理等领域的整体掌握程度，以及在典型业务场景下进行适用与方案设计的能力。
建议报名该认证的考生具备以下知识或经验：
已通过腾讯云大数据工程师认证的业务人员 / 数据工程师 / 数据架构师 / 大数据分析师，希望在此基础上进一步提升自己在湖仓一体、Lakehouse 湖仓建设与运维、数据治理平台建设等高阶能力的工作人员。
基本信息
考试类型：理论考试。
考试形式：线下。
题型与题量：单选题40道、多选题20道。
通过/满分分数：70/100分。
考试时长：120分钟。
考试语言：简体中文。
其他注意事项：
1. 多选题错选、漏选不得分。
2. 考试报名和考试预约指引：报名和考试指引。
3. 成绩查询：考试结束后可通过腾讯云培训认证的 个人中心-认证考试 页面查看成绩，理论考试成绩3天内公布。
建议的学习资源
资源类型 | 资源地址 |
视频讲解 | |
其他 | Apache Hadoop / Spark / Flink / Iceberg / Hudi / Delta Lake / Kafka 等开源社区官方文档 |
知识点占比与考核重点
知识点 | 比例 | 考核重点 |
大数据应用场景概述 | 5% | 大数据 4V 特性与传统历程。 大数据在金融/零售/制造/IoT 等行业的典型应用场景。 腾讯云大数据产品全景（EMR / Oceanus / COS / CDW / DLC / WeData 等）与典型实践案例。 |
大数据实时数仓方案 | 27% | 实时数仓概述与核心特点（低延迟、流批一体、元数据质量）。 Lambda/Kappa/Flink 架构演进。 数据集成层（InLong / Canal / Kafka / Flink CDC）。 实时数仓分层架构（ODS/DWD/DWS/ADS）。 OLAP 引擎（Doris/ClickHouse/StarRocks）选型。 |
大数据离线数仓方案 | 31% | Hadoop 生态核心组件与 EMR 云原生方案。 数仓分层模型（ODS-DWD-DWS-ADS）与维度建模原则。 Hive / Spark SQL 优化与调优策略。 EMR 存算分离与弹性优化实践。 |
大数据湖仓一体方案 | 32% | 数据湖 vs 数据仓 vs Lakehouse 演进与特点比较。 开源表格式（Delta Lake / Iceberg / Hudi）核心特性。 湖外仓 vs 湖上仓结构对比与适用场景；Iceberg 分区、Compaction、Schema Evolution 实践。 统一管理（权限/安全/资源/血缘）建设。 |
大数据开发与治理 | 5% | WeData 平台定位与核心模块（Studio/调度/治理/安全）。 数据质量与 DQC 管理。 数据安全与权限管控（Ranger / 字段脱敏 / 审计日志）。 数据资产目录与血缘分析实践。 |
