认证概述
适用于从事腾讯云公有云大数据产品售前交付相关的工程师和架构师，覆盖 EMR、ES、DLC、WeData、Oceanus、TCHouse 等产品。通过该认证，您将掌握主流大数据组件在云环境的迁移与架构设计能力，大数据产品常见的迁移方案、步骤、标准流程、实践等知识，以及迁移工具的使用。学习完成后，将胜任跨平台数据迁移、云上架构治理及集群性能调优等专业任务。
建议报名该认证的考生具备以下知识或经验：
计算机相关专业本科及以上学历，大数据相关工作3年以上，熟悉 Java、Scala、Python 等至少一种开发语言。
熟悉 Hadoop 生态，对 HDFS、YARN、Spark、Hive、HBase、Flink、Doris 等一种或多种组件架构和原理有一定了解。
对腾讯大数据产品包括 EMR、ES、DLC、WeData、Oceanus、TCHouse 等有一定的了解和使用经验。
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31道、多选题20道、拖放题9道。
通过/满分分数：70/100分。
考试时长：90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 | |
在线课程 |
知识点占比与考核重点
知识点 | 比例 | 考核重点 |
产品知识 | 18% | 考查对腾讯云大数据核心产品的整体认知与基础运用能力，覆盖产品定位、架构组成、核心功能、典型使用场景、常见运维操作及高频问题定位。 重点产品包括：EMR（弹性 MapReduce，Hadoop/Spark/Hive/HBase 等生态组件的托管）、ES（Elasticsearch Service，日志检索与分析）、DLC（Data Lake Compute，Serverless 湖仓一体分析引擎）、WeData（一站式数据开发与治理平台，含数据集成、调度、质量、血缘）、Oceanus（基于 Flink 的实时流计算平台）、TCHouse（TCHouse-D/ClickHouse/Doris 等云原生数仓系列）。 |
迁移方案 | 27% | 考查在不同源端（自建 IDC、友商云）到腾讯云大数据平台的整体迁移方法论与方案设计能力。 内容涵盖：迁移前的现状调研与评估（数据量、组件版本、依赖关系、SLA 要求）、迁移策略选择（停机迁移 / 双写并行 / 增量同步 / 灰度切换）、迁移基本流程与阶段划分（评估→设计→搭建→数据迁移→任务迁移→校验→割接→回滚预案）。 按组件维度需掌握：HDFS/COS 存储迁移、Hive 元数据与表数据迁移、HBase 快照与 Replication 迁移、Elasticsearch 索引与快照迁移、ClickHouse/Doris 数据迁移、调度任务（Oozie/Airflow/DolphinScheduler）迁移到 WeData、Flink/Spark 作业迁移改造等典型方案。 同时考查跨版本兼容性处理、网络专线与带宽评估、权限与安全体系（Ranger/Kerberos）迁移等常见问题的应对思路。 |
迁移工具 | 22% | 考查腾讯云迁移工具部署与实操能力。 内容包括：工具的安装部署（环境依赖、权限配置）、基本操作与参数含义、性能调优、断点续传、限速控制、日志排查与常见报错处理。 要求考生能根据数据量级、实时性要求，合理配置工具，并能独立完成部署联调与常见故障（如连通性、认证、限速、数据倾斜、任务中断）的排查。 |
实践教程 | 33% | 重点考查迁移全流程中的经验沉淀与风险规避能力。包括： 迁移前的容量与带宽预估、影响面评估与回滚预案设计。 迁移中数据一致性校验方法（行数比对、Checksum、抽样比对、业务指标比对）、增量追平策略、双跑验证与流量灰度。 迁移中易踩的坑及规避方式，如小文件问题、时间戳精度丢失、UDF/自定义函数不兼容、跨版本 SQL 语法差异等。 割接窗口设计与业务无感切换策略。 迁移后的性能调优、成本优化与稳定性保障。 |
