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测试与大数据处理

本篇文章给大家分享测试与大数据处理，以及大数据测试有前途吗对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、性能测试大数据性能测试包括两个主要的行动数据***集和整个过程。

2、首先是基于手机移动数据确定位置信息，也叫基源定位方法，这是最常用的方法，也是此次新发地大数据筛查当中，效率最高的手段。

（图片来源网络，侵删）

3、数据质量与数据集成测试掌握数据的质量检验是保证大数据应用稳定运行的关键环节。这包括对数据的完整性、准确性、一致性和合规性的检测，以及在大数据环境中如何进行集成测试以保证各模块之间协同工作。在数据集成过程中可能出现的各种问题，例如数据接口不兼容或数据交互出错等也需要了解并能够妥善处理。

4、过去的******检测通常依赖于特征提取和规则匹配。这种方法依赖于预先定义的***内容特征，如人物姿态、背景图案或者特定的对话。然而，这些规则往往难以覆盖所有可能的***场景，且容易受到误导，因为***内容的多样性使它们在实际应用中显得捉襟见肘。

大数据测试包含如下：实时大数据量。模拟用户工作时的实时大数据量，主要目的是测试用户较多或者某些业务产生较大数据量时，系统能否稳定地运行。极限状态下的测试。主要是测试系统使用一段时间即系统累积一定量的数据时，能否正常地运行业务。前面两种的结合。

（图片来源网络，侵删）

数据结构：大数据测试包含结构化、非结构化与半结构化数据，而传统测试主要关注结构化数据。（3）验证环节：大数据测试的验证环节复杂且数据量大。传统测试则通过抽取数据验证，较为简单。（4）环境需求：大数据测试依赖集群环境如HDFS、YARN和Zookeeper，而传统测试主要基于传统数据库。

大数据测试，涉及对***用大数据技术的系统或应用的测试。它主要分为两个维度：数据本身的测试与大数据系统或应用产品的测试。数据测试关注数据质量，包括完整性、准确性、一致性、及时性与可用性。大数据系统测试则复杂多维，包括Hadoop生态组件、数据应用平台、数据开发平台等。

大数据测试需要掌握以下内容：数据规模与性能测试首先需要掌握大数据环境下的测试技术，包括对于超大规模数据的处理与性能测试。需要了解大数据平台对数据处理的实时响应能力和吞吐量等性能指标。对于此类测试，还需要具备分析和解决大数据环境中出现的性能瓶颈和瓶颈诊断技术。

数据应用测试包括数据报表、数据平台与数据接口的测试。方法涵盖web测试、接口测试与数据测试。关键在于容灾测试、性能测试及数据展示的准确性。数据平台测试则侧重于开发层、底层组件的测试与数据容灾演练。数据仓库测试则围绕数据抽取、转化、加载、监控等流程，关注数据质量、逻辑计算与调度任务。

在数据应用和平台测试中，龙渊工程师深入剖析了数据仓库测试的关键，包括数据链路的各个环节，如数据***集、清洗、建模和计算，以及中通科技独特的数据架构，涵盖了存储技术（如HDFS和TIDB）、资源管理（Yarn）、计算层（实时与批量）和数据应用平台的构建。

数据应用测试则包括数据报表、数据平台和数据接口，方法覆盖web测试、接口测试、数据测试和容灾测试等。数据平台测试除常规测试方法外，还需考虑组件测试和数据容灾测试。数据仓库测试涉及数据完整性、一致性、及时性、准确性、可用性，以及数据血缘和表类型分析。

大数据测试主要关注数据处理，而非单一功能测试。大数据测试可以分为批量处理、实时处理和交互式处理三种类型。同时，数据质量检验也是重要环节，涉及准确性、重复性、一致性、有效性、数据完整性等。大数据测试工程师需要具备数仓规范与数据测试流程的熟悉度。

测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。在大数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。因为处理非常快，所以它需要高水平的测试技能。

大数据测试包括数据本身和系统应用测试，分别关注数据质量和系统性能。数据测试聚焦数据完整性、准确性、一致性、及时性和可用性等维度。大数据系统测试涉及Hadoop组件、数据应用平台和数据开发平台。

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