MaxCompute
DataIDE（原BASE）
数据集成（原CDP云道）
Table Store（原OTS）
原数据库RDS
分布式关系型数据库DRDS
分析型数据库Analytic DB（原ADS）
通过SQL、MapReduce、UDF、API、SDK等进行数据处理
了解各产品最佳实践
IT通用知识：
了解大数据相关的基础概念以及相关知识，如分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据分析等
了解关系型数据库的基本概念和常用技术，包括事务、索引、OLTP、建模方法、SQL（DDL、DML）等
具备使用关系型数据库或者其他产品进行数据处理的经验
了解数据仓库的基本概念和常用技术，包括维度、事实表、即席查询、
数据挖掘、OLAP、星型模型、ETL 等
具备一定的编程经验，能使用至少一种常见的编程语言如Java、Python 等进行简单的程序开发
了解软件开发的生命周期，了解项目的建设或者项目管理
试卷范围：
大数据计算服务考试内容：
熟悉大数据计算服务基本概念，包括项目空间、表、分区、资源、任务等
了解大数据计算服务的组成架构和各组成部分功能
掌握大数据计算服务的特点、优势以及适用场景
掌握大数据计算服务的连接和使用方式，包括使用客户端odpscmd、管理控制台、Java SDK 等
掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练的使用tunnel 命令行工具，了解Tunnel SDK
掌握大数据计算服务的SQL 命令，包括DDL、DML 以及常见内置函数
熟悉大数据计算服务的用户自定义函数，包括UDF、UDAF以及UDTF，可以编写简单的自定义函数
熟悉大数据计算服务的MapReduce 编程框架，可以配置eclipse 的环境，编写简单的MR 程序
了解大数据计算服务的Graph 编程框架，包括基本概念、处理流程等，可以编写简单的Graph 程序
了解大数据计算服务DataHub 的相关概念和使用方法
熟悉大数据计算服务的安全和权限管理的概念和实际操作，包括用户、角色、授权（ACL&Policy）、项目空间保护、例外以及安全等级等
Data IDE 考试内容：
熟悉Data IDE 的基本功能模块，包括数据开发、数据管理、运维中心、组织管理以及项目管理等
了解Data IDE 的基本特点，包括角色隔离、环境隔离等
可以使用项目管理和组织管理模块搭建环境
熟练使用Data IDE 的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、资源上传、数据上传、新增函数等
熟练使用Data IDE 的数据开发模块进行工作流任务和节点任务的开发设计，并且可以配置合适的依赖和周期性调度
熟练使用数据管理模块进行数据管理，包括血缘分析、表的使用权限申请和授权等
对于使用过程中出现的问题，能够识别、定位，对其中基本的问题能进行修复
数据集成考试内容：
了解数据集成的基本概念和工作流程
熟练使用数据集成进行多种场景下的数据同步，可以从不同的数据源同步数据到大数据计算服务
了解数据集成中的DataX 组件，包括概念、功能以及实际使用
了解并能正确使用数据集成中的字段映射、常量使用、变量使用、导入导出规则等了解数据集成的最佳实践，比如切分键配置等
能够对使用过程中出现的常见问题进行排查，并能解决其中的基本问题
对于数据集成中的脏数据能够进行正确的处理
应用和架构考试内容：
了解其他相关云产品的特点和应用场景，包括云数据库RDS、分布式关系型数据库DRDS、表格存储（TableStore，原OTS）、分析型数据库（Analytic DB，原ADS）等
了解大数据计算服务、Data IDE 以及数据集成等如何与其他相关产品配合使用
能根据实际的应用场景，结合阿里云产品的特点设计合理的基础架构
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MTM0MjQyMA==&mid=2247483837&idx=1&sn=dfb0755c601fe22ff347f03f18391522&chksm=e9f53a86de82b390db2b2ecc0e7f40f0ca18e9671128d7c98e00dc17de3913c573d50533c110&mpshare=1&scene=1&srcid=0725KSPK1dJnSrZL5sIp7all#rd
考点分值比例
官方考试说明是这么说的：MaxCompute（65%）、DataIDE（25%）、数据集成（10%）、和其他云产品配合的应用及架构（5%）。
我和同事感觉自己考试中遇到“数据集成”的题目并不少，“DataIDE”的题目也很多，主观感受应该不止5%、25%。
三
如何准备考试
前方高能，提高警惕
因为ACP考试没有题库，没有题库，没有题库，所以关于备考，关键就是要把重点知识掌握，按照考试大纲来就可以了……下面的内容可以说是对考试大纲的总结和解读：
MaxCompute
壹
基础知识：产品特点、基本概念、应用场景、架构组成。例如：生命周期、分区、资源、非计算性任务、计费模式等。命令行工具的基本操作命令。
大牛解读
这部分是最基础的，没得说，一定一定要熟悉！举个例子：分区表到达设定的生命周期时间之后，会执行什么操作？资源包括哪几种？资源中的jar包使用什么命令去调用？
之所以说ACP云计算专业认证比ACP大数据专业认证容易一些，因为云计算专业认证考察这些基础知识比较多。而大数据专业认证更侧重后面与实操相关的内容，更难掌握一些。
贰
MaxCompute SQL（DDL的建表、修改、属性等；DML的数据更新、多表关联、特色功能；内置函数、自定义函数中的UDF）
大牛解读
这部分是重点中的重点，上面提到的内容都要掌握，会考察细节，比如多表关联的限制条件、使用“覆盖插入”可以实现什么功能，覆盖插入的具体SQL语句等。没有实际操作过的同学是很难都记住的。
叁
Graph 编程框架（概念、场景、流程、调用）
大牛解读
Graph编程框架在考试中所占比例不大，但还是有那么几道题的。
上图中的“流程”和“调用”是需要重点掌握的。“概念”和“场景”部分大家简单了解即可，考试中不会涉及算法细节；学过算法的同学都很熟悉，上图“场景”中的几个算法/场景都是适合使用图模型去处理的，这就够了。
肆
MapReduce编程框架（基本概念、应用场景、开发测试、处理流程、MR调用与优化）
大牛解读
这部分是重点中的重点，需要细致掌握，一定要把MR的整个流程彻底搞清楚，要反复动手实践几遍，切记切记。
伍
安全与权限管理
大牛解读
这部分看似不是核心功能，容易被忽略，但是无论从实际应用的角度，还是从考试的角度，这部分也挺重要的，有几道题，要掌握一下各角色的权限分配。
DataIDE
基本概念：任务、调度、依赖、变量使用
操作管理：任务中心、运维中心、项目管理等
权限管理：角色
大牛解读
借用阿里云大学大数据学院院长云骧老师的话：“MaxCompute的知识，如果是有OLAP开发经验的人应该都没问题，闭着眼睛也能考80分，但是DataIDE不同，因为它是（阿里云的）一个开发工具，跟其它工具是不同的，所以一定要实操。”例如，下图为DataIDE中，项目“zhanghan2017_dev”的“运维中心”控制台，左侧的“任务管理”和“任务运维”分别可以管理哪些功能？
数据集成
大牛解读
数据集成在考试大纲中所占比例为10%，但是，我考试的时候我感觉上图中的六大项内容都考到了呢，里面的小知识点也考到了不少，毕竟，一道选择题至少有4个选项，里面可以考查很多细节……挺重要的，大家多练习一下从各种数据源导入数据吧~
各数据类产品的特点&适用场景
大牛解读
上面几个产品理论上都要了解的，然后要和MaxCompute对比，区分应用场景。从准备考试的角度来说，把上面这张图理解清楚就够了。换句话说，给你一个具体的应用场景，你能在这些服务中选出最恰当的一个吗？
四
专家学习建议
大牛解读
以下是阿里云大学大数据学院院长云骧老师给出的学习建议。面对如此精华的建议，我除了评价说“句句箴言”，没有可补充的了。想取得认证的就照做吧！
想复制链接的在这里哦：
https://help.aliyun.com/
https://bbs.aliyun.com/
http://product.dangdang.com/1469962553.html
大牛解读
【实践操作列表】黑色的必须要做的，红色的是非必须的。
大牛说：
本文中的图片截取自云骧老师（阿里云大学大数据学院院长）于2016年8月的直播，长达1小时的视频链接：
http://chinamoocs.com/live/back/10013.mooc
网友评论