㈠ 怎样提升自己的大数据测试经验
大数据测试三个步骤：
步骤一：数据阶段验证
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。
步骤二："MapRece"验证
大数据测试的第二步是MapRece的验证。在这个阶段，测试者在每个节点上进行业务逻辑验证，然后在运行多个节点后验证它们，确保如下操作的正确性：
1)Map与Rece进程正常工作。
2)在数据上实施数据聚合或隔离规则。
3)生成键值对。
4)在执行Map和Rece进程后验证数据。
步骤三：输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件，同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括：
1)检查转换(Transformation)规则被正确应用。
2)检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中。
3)通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏。
㈡ 如何使用软件测试技术对大数据产品进行测试
软件测试没什么大数据不大数据的，所有测试都是相通的，数据测试一个数据规格，一个应用场景和数据增量动态测试，联合功能验证制作测试场景和环境
㈢ 企业如何选择合适的大数据产品测试基准
数据中心支持一键快速部署（祼机部署），无需人工安装服务器操作系统、支持环境（依赖运行库）等工作，方便快捷。支持数据导入导出，初始数据基础库可以批量导入减轻初期人工录入的工作量，生成的汇总报表可以导出为标准格式的文件供报告或打印。支持与第三方MIS系统对接，可以对接校园网的一卡通系统、企业办公OA系统、制造业ERP系统等，将终端数据和业务数据形成关联。通过大数据分析系统准确把握关联数据之间的变化联系，帮助企业预测变化、防范风险。
● 一站式数据生命周期的管理
多工种协同作业管理大数据采集、清洗、加工和应用环节所有资源和任务的操作系统，为企业进行全链路的大数据管理，帮助企业管理数据资产并创造商业价值。
1. 贴近客户管理的三级组织架构
实现多租户的资源管理。管理员、租户所有者和用户三级用户体系，更好地与企业的组织架构对应，实现不同部门间对资源的隔离，支持各种公司在平台上顺利完成数据相关工作。
2. 丰富的技术组件支持
将CDH、HDP等底层开源平台的优秀技术组件，有机结合在一起。比如CDH 的Impala，HDP的Ambari、Ranger，Spark，Map-R的Drill等。各个组件可统一管理，方便用户的业务需求。面向不同业务可个性化定制，随时接入各种大数据处理组件。
● 全流程可视化视窗操作
与以往的大数据工具、平台相比，具有全流程可视化的操作界面，系统化的数据处理流程，智能化的操作向导以及协同化的作业平台。无需输入复杂参数配置命令，通过拖拽以及简单选参配置的方式进行大数据应用、探索、数据流问题查找等。
● 数据治理
包含元数据管理和数据质量稽核功能。元数据协助企业管理数据资产，形成统一的信息地图，解决数据孤岛，提高数据质量；数据质量稽核能把控整个数据链路的数据质量，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，更好的指导决策者。
● 安全稳定
多租户模式能够保证数据隔离、资源隔离。基于Ranger的权限管理，细化到列级别的数据权限控制，能够实现租户、用户、组织、角色的打通。在统一的环境下授权、管理，用户在平台上使用时，所有权限触点都可以得到有效控制。
㈣ 大数据测试都包含什么
大数据测试包含如下：
1、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。
2、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。
3、前面两种的结合。测试系统已经累积较大数据量时，一些实时产生较大数据量的模块能否稳定地工作。
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㈤ 什么是大数据测试
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版。当涉及到大权数据测试时，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。
大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。对于大数据测试工程师而言，如何高效正确的验证经过大数据工具/框架成功处理过的至少百万兆字节的数据将会是一个巨大的挑战。因为大数据高效的处理测试速度，它要求测软件工程师具备高水平的测试技术才能应对大数据测试。
㈥ 大数据技术在APP测试上面如何应用
数据获取手段、数据处理技术的改进导致"大数据"爆发。测试行业对于大回数据的应用也是很答多的，比如TestBird在做测试时是基于大量的数据基础的，对于测试的分析和bug探索效果都能有很大的提升。
当然，在测试技术上，也有很好的大数据运用例子。比如你可以通过大数据统计点来写测试用例。产品需要快速迭代，又要保证版本质量不下降，就必须做到精准测试的用例精简。
也就是统计用户行为预埋下的点，用户使用次数的数据稳健并且有迹可循，测试路径就非常的清晰明朗。
㈦ 软件测试出来之后可以做大数据测试不
可以，需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Maprece等等技术。
对于从事大数据测试回的软件测答试工程师而言，与传统的测试工作相对比，可能会面临的以下几个可能的挑战：
自动化
自动化测试是从事大数据测试必备的技术，但自动化测试工具可能并不具备处理测试过程所引发的异常的能力，意味着现有工具可能并不适用，编程能力将是更好的一种技能。
虚拟化
当前业内大规模使用虚拟化技术，但虚拟机的延迟有可能造成大数据实时测试处理的异常。
对大数据而言，管理影像信息也将是一个巨大的问题：
1、海量数据集
2、需要验证的数据量巨大，而且需要更快的处理速度
3、需要有效的自动化测试手段
4、需要尽可能的跨平台