大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证: 1、来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统 2、将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配 3、验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置 该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。 (2):”Map...
实际的大数据测试都是通过自动化的方式进行的,毕竟几十几百的数据看起来还受得了,几十万、几千万甚至上亿的数据如果比对起来,瞎了也看不过来,自动化或者利用程序代码自动判断就很有必要了。 3、自动化测试技术。通过掌握一定的自动化测试工具,可以在数据来源测试、数据查询测试方面起到不可思议的效果。 4、接口测...
首先我们一起来看一下数据测试,数据测试是指数据质量的测试,主要关注数据的完整性、准确性、一致性、及时性、可用性这五个维度。 大数据系统一般指使用Hadoop生态组件搭建的或自主研发的大数据系统,主要包括数据存储、计算、分析等组件。大数据应用产品比较丰富,典型的有BI报表、数据挖掘产品、数据分析平台等。 大数据系统...
1)大数据测试不同于传统的测试,不仅仅是类型、策略的不同,工具等具体技术都会有区别。 2)大数据因其复杂性,其测试所面临的挑战也会不同于传统的测试。 3)大数据性能测试将会是软件测试工程师进一步艰难攻克的目标之一。
首先大数据系统平台测试标准它所关注的是整个大数据平台的一些基础软件，就像我们刚才讲到的HBase、NoSQL的数据库、spark这种典型的处理引擎等等。再就是通讯协议、接口，第四个是信息安全，这是平台测试的相关标准。第二个方面是大数据系统的数据测试标准，作为大数据系统，数据是它非常核心的一个部分，也是整个大数据系统...
大数据测试是针对大规模数据处理和分析的测试过程,旨在验证数据处理系统的正确性、性能和可靠性。以下是一些常见的大数据测试方法和技术: 1.数据完整性测试:验证数据是否按照预期的规则和逻辑进行处理,包括数据的清洗、去重、合并、转换等操作。检查数据的完整性,确保数据没有遗漏或损坏。
大数据测试,在当前的测试领域是一个相对比较新的领域,而且难度也非常大。大数据测试从某种意义来说和人工智能测试有点类似,测试数据的量比较大,而test oracle又不像传统测试那样容易定义。另外大数据测试人员还必须懂得大数据的专业工具比如hadoop、HDFS、HiveQL、 Pig等,同时最好也需要懂python等语言,对测试人员的综合要...
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弹性扩展能力对于大数据时代的文件系统尤其重要,文件系统扩展性测试主要包括测试系统弹性扩展能力(扩展/回缩)及扩展系统带来的性能影响,验证是否具有线性扩展能力,以手动测试为主。 8.稳定性测试 大数据分析系统通常是不间断长期运行,稳定性的重要性不言而喻,稳定测试主要验证系统在长时间(7/30/180/365*24)允许下,系统...