Ⅰ 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。
Ⅱ 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。 更多關於大數據測試都包含什麼，進入：https://m.abcgonglue.com/ask/3308f01615828785.html?zd查看更多內容
Ⅲ Excel VBA 大數據量校驗
用Excel來管理這些數據確實費勁了些，而且效率不高。
如果你的數據比較規范的的話可以在VBA中+SQL來提取和處理數據，要比直接讀取單元格方便的多，而且很高效。最好給幾個數據測試一下。
SQL語句要根據你數據的規則來寫，沒法給你舉例子。
下面是我用到過的一段主要代碼你可以參考一下。
Dim Cnn As New ADODB.Connection
Dim rs As ADODB.Recordset
Dim Sql As String, i As Long
Cnn.Open "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Extended Properties=Excel 8.0;Data Source=" & ThisWorkbook.FullName
Sql = "SELECT distinct sample_number,sampled_date,a_point_desc,a_batch,sin_spec "
Sql = Sql & "FROM [Sheet1$] "
Sql = Sql & "where proct = '" & Proct & "' "
Sql = Sql & "and proct_grade = '" & Grade & "' "
Sql = Sql & "ORDER BY sample_number ASC "
'debug.Print Sql
Set rs = Cnn.Execute(Sql)
Sheets("報表").[A1].CopyFromRecordset rs
rs.Close
Cnn.Close
Ⅳ 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。
Ⅳ 如何寫軟體測試性能測試用例和結果分析
1. 測試目的.... 4
2. 測試地點.... 4
3. 測試環境.... 4
3.1. 伺服器、客戶端環境.... 4
3.2. 測試工具.... 4
4. 測試規模及限制.... 5
5. 測試過程說明.... 5
5.1. 測試模型.... 5
5.2. 測試案例.... 5
5.3. 測試場景.... 6
6. 測試結果.... 7
6.1. 平均響應時間.... 7
6.2. 差錯率統計.... 8
6.3. 主機系統資源消耗.... 10
7. 性能測試總結.... 10
8. 大數據量業務測試數據.... 10
8.1. 測試參數.... 10
8.2. 測試結果.... 11
這是我的性能測試報告的目錄，你可以參考一下，具體項目還是根據實際情況及需求編寫性能測試用例，主要考慮用戶的接受程度，比如：某一段時間的登陸量，最大同時在線用戶，最大允許數據響應時間等。
Ⅵ 如何構建大量的測試數據
構造海量數據來驗證系統是否能正確執行。怎樣才算正確的執行呢？定義一個清晰的、可測量的標准很重要。在進行大數據量測試之前，首先對測試需求做清晰的分析。我們一般很少從功能評價的角度進行這項測試，更多的時候是考查系統性能和效率。假設一個本科院校的學籍管理系統，主要是用來管理學生的，學生在系統中的生命周期一般是4年，根據學校現有的在校生數以及未來五年每年的招生數據，基本上可以分析出需要構造的各個學年下的學生數。這樣一來，原來在單個學期能正確執行的功能(功能、性能、效率都滿足需求，這個需求可以作為大數據量測試時的參考標准)，在處理4個學年的數據(8個學期)時，各個業務的功能、伺服器性能、業務執行效率(如查詢、統計、數據挖掘等)還能滿足需求嗎？根據業務特點，數據在系統中總是有一個相對確定的生命周期的，我們需要構造的往往是這些全生命周期的數據，注意不同的業務模塊生成的數據量是不一樣的。沒有必要去構造不符合實際情況，數量級過大的測試數據。
對測試需求做了准確清晰的分析之後，接下來對輸入的測試數據進行分析。一方面，我們要求測試數據要盡可能的與生產環境數據一致，盡可能是有意義的數據，可以通過分析使用現有系統的數據或根據業務特點構造數據。另一方面，我們要求測試數據輸入要滿足輸入限制規則，盡可能覆蓋到滿足規則的不同類型的數據。我們遇到最多的還是在資料庫中構造的測試數據，也包括磁碟文件(附件)。
最後一步就是生成測試數據了。生成測試數據的方法無外乎編寫sql腳本(存儲過程)在資料庫端直接生成、編寫程序代碼生成(實際上也是要寫sql)、使用批量數據生成工具(DataFactory、PL/SQL Developer、TOAD等都可以)、使用工具錄制業務參數化之後長時間運行來生成(如4樓的仁兄所說)。不過個人覺得使用sql來做是最靈活的，尤其是涉及到業務數據相互轉換需要充分考慮到內部處理邏輯及約束時。
補充一點，大數據量測試同時也是檢測伺服器性能的好時機(例如執行數據轉換、統計分析的業務過程)，包括磁碟的I/O性能、內存、CPU等，甚至也是對數據增長預測的一個驗證。