Ⅰ 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。
Ⅱ 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。 更多关于大数据测试都包含什么，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/3308f01615828785.html?zd查看更多内容
Ⅲ Excel VBA 大数据量校验
用Excel来管理这些数据确实费劲了些，而且效率不高。
如果你的数据比较规范的的话可以在VBA中+SQL来提取和处理数据，要比直接读取单元格方便的多，而且很高效。最好给几个数据测试一下。
SQL语句要根据你数据的规则来写，没法给你举例子。
下面是我用到过的一段主要代码你可以参考一下。
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("报表").[A1].CopyFromRecordset rs
rs.Close
Cnn.Close
Ⅳ 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。
Ⅳ 如何写软件测试性能测试用例和结果分析
1. 测试目的.... 4
2. 测试地点.... 4
3. 测试环境.... 4
3.1. 服务器、客户端环境.... 4
3.2. 测试工具.... 4
4. 测试规模及限制.... 5
5. 测试过程说明.... 5
5.1. 测试模型.... 5
5.2. 测试案例.... 5
5.3. 测试场景.... 6
6. 测试结果.... 7
6.1. 平均响应时间.... 7
6.2. 差错率统计.... 8
6.3. 主机系统资源消耗.... 10
7. 性能测试总结.... 10
8. 大数据量业务测试数据.... 10
8.1. 测试参数.... 10
8.2. 测试结果.... 11
这是我的性能测试报告的目录，你可以参考一下，具体项目还是根据实际情况及需求编写性能测试用例，主要考虑用户的接受程度，比如：某一段时间的登陆量，最大同时在线用户，最大允许数据响应时间等。
Ⅵ 如何构建大量的测试数据
构造海量数据来验证系统是否能正确执行。怎样才算正确的执行呢？定义一个清晰的、可测量的标准很重要。在进行大数据量测试之前，首先对测试需求做清晰的分析。我们一般很少从功能评价的角度进行这项测试，更多的时候是考查系统性能和效率。假设一个本科院校的学籍管理系统，主要是用来管理学生的，学生在系统中的生命周期一般是4年，根据学校现有的在校生数以及未来五年每年的招生数据，基本上可以分析出需要构造的各个学年下的学生数。这样一来，原来在单个学期能正确执行的功能(功能、性能、效率都满足需求，这个需求可以作为大数据量测试时的参考标准)，在处理4个学年的数据(8个学期)时，各个业务的功能、服务器性能、业务执行效率(如查询、统计、数据挖掘等)还能满足需求吗？根据业务特点，数据在系统中总是有一个相对确定的生命周期的，我们需要构造的往往是这些全生命周期的数据，注意不同的业务模块生成的数据量是不一样的。没有必要去构造不符合实际情况，数量级过大的测试数据。
对测试需求做了准确清晰的分析之后，接下来对输入的测试数据进行分析。一方面，我们要求测试数据要尽可能的与生产环境数据一致，尽可能是有意义的数据，可以通过分析使用现有系统的数据或根据业务特点构造数据。另一方面，我们要求测试数据输入要满足输入限制规则，尽可能覆盖到满足规则的不同类型的数据。我们遇到最多的还是在数据库中构造的测试数据，也包括磁盘文件(附件)。
最后一步就是生成测试数据了。生成测试数据的方法无外乎编写sql脚本(存储过程)在数据库端直接生成、编写程序代码生成(实际上也是要写sql)、使用批量数据生成工具(DataFactory、PL/SQL Developer、TOAD等都可以)、使用工具录制业务参数化之后长时间运行来生成(如4楼的仁兄所说)。不过个人觉得使用sql来做是最灵活的，尤其是涉及到业务数据相互转换需要充分考虑到内部处理逻辑及约束时。
补充一点，大数据量测试同时也是检测服务器性能的好时机(例如执行数据转换、统计分析的业务过程)，包括磁盘的I/O性能、内存、CPU等，甚至也是对数据增长预测的一个验证。