大数据分析与处理技术

简述信息一览：

• 1、大数据测试流程和步骤
• 2、大数据技术学什么
• 3、大数据测试的概念、类型和流程
• 4、rnaseq数据分析
• 5、大数据测试掌握哪些
• 6、大数据建模过程中的数据处理

大数据测试流程和步骤

1、数据仓库测试 测试流程：围绕数据抽取、转化、加载、监控等流程进行测试。 测试内容：关注数据质量、逻辑计算与调度任务。 关键测试环节： 数据接入测试：验证数据抽取、元数据、任务与导入的正确性。 数据清洗与转化测试：处理错误数据、进行格式转换与颗粒度调整。

2、大数据测试流程包括需求调研与分析、测试策略***制定、编写及评审测试用例、用例执行测试、线上验收测试与测试总结。需求调研与分析需深入理解需求背景现状，确保测试全面有效，通常由产品、开发与测试团队合作完成。

3、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。

大数据技术学什么

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、管理学为应用拓展性学科，需要学习的课程有很多。一是学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才。

主要课程：大数据专业导论，面向对象程序设计（java），操作系统原理，Linux系统运维技术，云数据中心基础，数据库原理及应用，Hadoop大数据平台集群部署与开发，Python程序设计，机器学习，大数据可视化技术，数据分析与应用等。

大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据测试的概念、类型和流程

1、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。

2、大数据测试主要包括数据应用测试、数据平台测试和数据仓库测试，具体做法如下：数据应用测试 测试内容：包括数据报表、数据平台与数据接口的测试。 测试方法：涵盖web测试、接口测试与数据测试。 关键测试点：容灾测试、性能测试及数据展示的准确性。

3、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。

4、测试流程包括需求探索、技术文档编写与数据监控部署。数据质量标准涵盖完整性、一致性、及时性、准确性和可用性。数据接入测试聚焦数据抽取、元数据、任务与导入的验证。数据清洗与转化则包括错误数据的处理、格式转换与颗粒度调整。数据逻辑测试涉及数据量、指标计算与调度测试。

5、大数据测试流程包括需求调研与分析、测试策略***制定、编写及评审测试用例、用例执行测试、线上验收测试与测试总结。需求调研与分析需深入理解需求背景现状，确保测试全面有效，通常由产品、开发与测试团队合作完成。

6、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。

rnaseq数据分析

1、RNA-seq（RNA测序）是一种先进的转录组研究技术，它利用高通量测序平台来直接测量细胞中的RNA分子数量。这种技术能够提供关于基因表达的定量信息，包括未知基因的发现、已知基因的表达水平变化、以及可变剪接事件等。

2、在进行RNA-seq分析处理的上半部分，首先需要了解测序文件的准备，包括fastq格式的序列文件。这些文件包含了来自Illumina测序平台的双端测序数据，每个样本对应两个文件，即seq_fastq.gz和seq_fastq.gz。

3、fastq文件的格式为*.fastq，存储了测序数据。文件中包含了每个测序读取的碱基质量和质量得分，通过特定的编码方法表示碱基的准确度。质量得分通过计算误差概率得到，以确保数据质量和可读性。在进行实验前，需要准备注释文件和基因组文件，这些文件将帮助后续的分析工作。

4、本文旨在为初学者详细讲解植物RNA-seq数据分析的基本步骤。数据获取与初步处理数据来源主要有自测和SRA数据库下载。

大数据测试掌握哪些

1、常用编程语言和工具：大数据工程师应掌握至少一种编程语言，如Java、Python等，用于大数据开发和数据处理。他们需要熟练使用常用的开发工具和技术，如Git、IDE、测试工具等。1 需求分析和项目管理：大数据工程师应能够与业务部门有效沟通和理解需求，在工程项目中充当桥梁和技术顾问。

2、大数据测试的基本概念 大数据测试覆盖***用大数据技术的系统或应用的测试。它分为两个方面：数据测试与大数据系统与应用产品测试。数据测试重点在于完整性、准确性和一致性，是大数据测试的核心。若数据测试不够严谨，后续数据应用可能会出现错误结果。

3、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。

大数据建模过程中的数据处理

该问题主要出现在分类模型中，由于正例与负例之间样本数量差别较大，造成分类结果样本量比较少的类别会大部分分错。因此需要进行数据不平衡处理。常用的处理方法有：向上***样、向下***样、数据权重***、异常点检测等。

数据清理和预处理：在数据建模过程中，首先需要对数据进行清理和预处理。这可能包括删除重复或异常的数据点，处理缺失值，规范化数据，以及进行数据清洗等。例如，如果数据集中存在大量的缺失值或异常值，数据清理和预处理可以帮助我们更好地理解数据，并提高模型的准确性。

大数据处理的过程大致可以分为几个关键步骤。首先，数据收集是整个流程的起点，这一阶段的目标是从不同的源头获取数据，这些源头可能包括日志文件、数据库、传感器、社交媒体等。在数据收集之后，紧接着是数据清洗的步骤。

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