㈠ 怎樣提升自己的大數據測試經驗
大數據測試三個步驟：
步驟一：數據階段驗證
大數據測試的第一步，也稱作pre-hadoop階段該過程包括如下驗證：
1)來自各方面的數據資源應該被驗證，來確保正確的數據被載入進系統。
2)將源數據與推送到Hadoop系統中的數據進行比較，以確保它們匹配。
3)驗證正確的數據被提取並被載入到HDFS正確的位置。
該階段可以使用工具Talend或Datameer，進行數據階段驗證。
步驟二："MapRece"驗證
大數據測試的第二步是MapRece的驗證。在這個階段，測試者在每個節點上進行業務邏輯驗證，然後在運行多個節點後驗證它們，確保如下操作的正確性：
1)Map與Rece進程正常工作。
2)在數據上實施數據聚合或隔離規則。
3)生成鍵值對。
4)在執行Map和Rece進程後驗證數據。
步驟三：輸出階段驗證
大數據測試的最後或第三階段是輸出驗證過程。生成輸出數據文件，同時把文件移到一個EDW(Enterprise Data Warehouse:企業數據倉庫)中或著把文件移動到任何其他基於需求的系統中。在第三階段的活動包括：
1)檢查轉換(Transformation)規則被正確應用。
2)檢查數據完整性和成功的數據載入到目標系統中。
3)通過將目標數據與HDFS文件系統數據進行比較來檢查沒有數據損壞。
㈡ 如何使用軟體測試技術對大數據產品進行測試
軟體測試沒什麼大數據不大數據的，所有測試都是相通的，數據測試一個數據規格，一個應用場景和數據增量動態測試，聯合功能驗證製作測試場景和環境
㈢ 企業如何選擇合適的大數據產品測試基準
數據中心支持一鍵快速部署（祼機部署），無需人工安裝伺服器操作系統、支持環境（依賴運行庫）等工作，方便快捷。支持數據導入導出，初始數據基礎庫可以批量導入減輕初期人工錄入的工作量，生成的匯總報表可以導出為標准格式的文件供報告或列印。支持與第三方MIS系統對接，可以對接校園網的一卡通系統、企業辦公OA系統、製造業ERP系統等，將終端數據和業務數據形成關聯。通過大數據分析系統准確把握關聯數據之間的變化聯系，幫助企業預測變化、防範風險。
● 一站式數據生命周期的管理
多工種協同作業管理大數據採集、清洗、加工和應用環節所有資源和任務的操作系統，為企業進行全鏈路的大數據管理，幫助企業管理數據資產並創造商業價值。
1. 貼近客戶管理的三級組織架構
實現多租戶的資源管理。管理員、租戶所有者和用戶三級用戶體系，更好地與企業的組織架構對應，實現不同部門間對資源的隔離，支持各種公司在平台上順利完成數據相關工作。
2. 豐富的技術組件支持
將CDH、HDP等底層開源平台的優秀技術組件，有機結合在一起。比如CDH 的Impala，HDP的Ambari、Ranger，Spark，Map-R的Drill等。各個組件可統一管理，方便用戶的業務需求。面向不同業務可個性化定製，隨時接入各種大數據處理組件。
● 全流程可視化視窗操作
與以往的大數據工具、平台相比，具有全流程可視化的操作界面，系統化的數據處理流程，智能化的操作向導以及協同化的作業平台。無需輸入復雜參數配置命令，通過拖拽以及簡單選參配置的方式進行大數據應用、探索、數據流問題查找等。
● 數據治理
包含元數據管理和數據質量稽核功能。元數據協助企業管理數據資產，形成統一的信息地圖，解決數據孤島，提高數據質量；數據質量稽核能把控整個數據鏈路的數據質量，從數據的完整性、一致性、唯一性等多個層面輕松實現對數據的全面稽核和預警，提高數據使用質量，更好的指導決策者。
● 安全穩定
多租戶模式能夠保證數據隔離、資源隔離。基於Ranger的許可權管理，細化到列級別的數據許可權控制，能夠實現租戶、用戶、組織、角色的打通。在統一的環境下授權、管理，用戶在平台上使用時，所有許可權觸點都可以得到有效控制。
㈣ 大數據測試都包含什麼
大數據測試包含如下：
1、實時大數據量。模擬用戶工作時的實時大數據量，主要目的是測試用戶較多或者某些業務產生較大數據量時，系統能否穩定地運行。
2、極限狀態下的測試。主要是測試系統使用一段時間即系統累積一定量的數據時，能否正常地運行業務。
3、前面兩種的結合。測試系統已經累積較大數據量時，一些實時產生較大數據量的模塊能否穩定地工作。
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㈤ 什麼是大數據測試
測試大數據應用程序更多的是驗證其數據處理，而不是測試軟體產品的個別功能版。當涉及到大權數據測試時，性能和功能測試是關鍵。在大數據測試中，QA工程師使用集群和其他組件來驗證對TB級數據的成功處理。因為處理非常快，所以它需要高水平的測試技能。
大數據應用程序的測試更多的是去驗證其數據處理而不是驗證其單一的功能特色。當然在大數據測試時，功能測試和性能測試是同樣很關鍵的。對於大數據測試工程師而言，如何高效正確的驗證經過大數據工具/框架成功處理過的至少百萬兆位元組的數據將會是一個巨大的挑戰。因為大數據高效的處理測試速度，它要求測軟體工程師具備高水平的測試技術才能應對大數據測試。
㈥ 大數據技術在APP測試上面如何應用
數據獲取手段、數據處理技術的改進導致"大數據"爆發。測試行業對於大回數據的應用也是很答多的，比如TestBird在做測試時是基於大量的數據基礎的，對於測試的分析和bug探索效果都能有很大的提升。
當然，在測試技術上，也有很好的大數據運用例子。比如你可以通過大數據統計點來寫測試用例。產品需要快速迭代，又要保證版本質量不下降，就必須做到精準測試的用例精簡。
也就是統計用戶行為預埋下的點，用戶使用次數的數據穩健並且有跡可循，測試路徑就非常的清晰明朗。
㈦ 軟體測試出來之後可以做大數據測試不
可以，需要你學習掌握更多的大數據技術、Hadoop、Maprece等等技術。
對於從事大數據測試回的軟體測答試工程師而言，與傳統的測試工作相對比，可能會面臨的以下幾個可能的挑戰：
自動化
自動化測試是從事大數據測試必備的技術，但自動化測試工具可能並不具備處理測試過程所引發的異常的能力，意味著現有工具可能並不適用，編程能力將是更好的一種技能。
虛擬化
當前業內大規模使用虛擬化技術，但虛擬機的延遲有可能造成大數據實時測試處理的異常。
對大數據而言，管理影像信息也將是一個巨大的問題：
1、海量數據集
2、需要驗證的數據量巨大，而且需要更快的處理速度
3、需要有效的自動化測試手段
4、需要盡可能的跨平台