像潘多拉的盒子一样考虑互联网。互联网已经变得如此强大,因为数据和数据。

例如,当您在互联网上搜索某样东西时,您搜索有关数据的数据。搜索被证明是有用的,只是因为有人保存了这些信息,你在互联网上某处寻找。随着支持所有这些数据的技术的进步,对大数据应用程序的需求也一样。

在较早之前,使用简单的数据文件保存数据。随着数据复杂性的降低,数据库管理系统逐渐出现。不久,结构化和非结构化数据都在巨大的层次上生成,获得了”大数据”的称号。

此大数据测试教程可以指导您完成创建大数据测试策略的过程,讨论用于大数据测试的最佳工具,并回答您最紧迫的 QA 测试问题,包括:

  • 什么是大数据软件测试?
  • 大数据测试挑战是什么?
  • 您应该遵循哪些大数据测试最佳实践?
  • 在战略中应包含哪些大数据测试技术?
  • 您的技术堆栈应该包括哪些大数据自动化测试工具?

什么是大数据软件测试?

大数据测试是数据 QA 测试大数据应用程序的过程。由于大数据是无法使用传统计算技术处理的大型数据集的集合,因此传统的数据测试方法不适用于大数据。这意味着您的大数据测试策略应包括大数据测试技术、大数据测试方法和大数据自动化工具,如 Apache 的 Hadoop。通过首先探索如何实现巨大的 QA 数据,充分利用此大数据工具教程。

在您的大数据测试策略中包括这些测试

在回顾大数据案例研究后,您可以发现成功的团队包括相同类型的大数据测试方法。

您的团队是否准备好探索如何进行 QA 数据?此大数据工具教程提倡在数据 QA 策略中包含以下测试。

  • 功能测试: 前端应用程序测试为数据验证提供了优势,例如能够将前端应用程序产生的实际结果与预期结果进行比较,以及深入了解应用程序框架及其各种组件。

  • 性能测试: 大数据的自动化允许您在不同条件下测试性能,例如使用不同种类和数量的数据测试应用程序。性能测试大数据应用程序是最重要的大数据测试技术之一,因为它确保所涉及的组件为大型数据集提供高效的存储、处理和检索功能

  • 数据处理测试: 您的大数据测试策略应包括测试,其中数据自动化工具侧重于如何处理被摄入的数据,以及通过将输出文件与输入文件进行比较来验证业务逻辑是否正确实现。
  • 数据存储测试:借助大数据自动化测试工具,QA 测试人员可以通过将输出数据与仓库数据进行比较,验证输出数据是否正确加载到仓库中。
  • 数据迁移测试:每当应用程序移动到其他服务器或任何技术变化时,这种类型的大数据软件测试都遵循数据测试最佳实践。数据迁移测试验证数据从旧系统迁移到新系统的停机时间最少,不会丢失数据。
  • 大数据测试挑战

    在测试非结构化数据时,我们将面临挑战,尤其是在大数据方案中使用的工具中实现新工具时。此大数据测试教程揭示了大数据测试的挑战和解决方案,以便您始终遵循数据测试最佳实践。

    • 数据的异质性和不完全性

      • 问题:如今许多企业都在存储 EB 的数据以进行日常业务。测试人员必须审核这些数据,以确认其准确性和相关性。手动测试此级别的数据,即使有数百名 QA 测试人员,也是不可能的。

      • 解决方案:大数据自动化对于您的大数据测试策略至关重要。事实上,数据自动化工具旨在审查此数据量的有效性。确保指派精通为大数据应用程序创建和执行自动化测试的 QA 工程师。

    • 高可扩展性

      • 问题:工作负载量的显著增加会严重影响大数据应用程序的数据库可访问性、处理和网络。即使大数据应用程序旨在处理海量数据,它可能无法处理巨大的工作负载需求。

      • 解决方案:您的数据测试方法应包括以下测试方法:

        • 群集技术:在群集的所有节点之间平均分配大量数据。然后,这些大型数据文件可以很容易地拆分为不同的区块,并存储在群集的不同节点中。通过复制文件块并存储在不同的节点中,减少了计算机依赖性。
        • 数据分区:大数据方法中的这种自动化不太复杂,而且更易于执行。您的 QA 测试人员可以通过数据分区在 CPU 级别执行并行性。
    • 测试数据管理

      • 问题: 当 QA 测试人员不理解测试数据时,管理测试数据并不容易

  • 解决方案:首先,您的 QA 团队应与营销和开发团队进行协调,以便了解从不同资源和数据筛选以及处理前和后处理算法中提取数据。为您的 QA 工程师提供适当的培训,以便通过大数据自动化工具运行测试用例,以便始终正确管理测试数据。

  • 最佳大数据测试工具

    只有当强大的测试工具到位时,您的 QA 测试人员才能享受大数据验证的优势。此大数据工具教程建议在开发大数据测试策略时查看这些高评级的大数据测试工具:

    • Hadoop

      大多数专家数据科学家会争辩说,如果没有这个开源框架,技术堆栈是不完整的。Hadoop 可以存储大量各种数据类型,并处理具有顶级处理能力无数的任务。确保执行 Hadoop 大 数据性能测试的 QA 工程师了解 Java。

    • HPCC

      代表High-P性能C奥普廷C光泽,这个免费的工具是一个完整的大数据应用解决方案。PHPCC 具有高度可扩展的超级计算平台,其架构通过支持数据并行性、管道并行性和系统并行性,在测试中提供高性能。确保 QA 工程师了解C++ ECL 编程语言。

    • 云拉

      Cloudera 通常被称为 CDH(Hadoop 的 Cloudera 分发),是企业级技术部署的理想测试工具。此开源工具提供免费平台分发,包括阿帕奇哈多普、阿帕奇 Impala、Apache Spark。Cloudera 易于实施,提供高安全性和治理性,并允许团队收集、处理、管理、管理和分发无限量的数据。

    • 卡桑德拉

      大型行业参与者选择卡桑德拉进行大数据测试。此免费开源工具具有高性能分布式数据库,旨在处理商品服务器上的海量数据。Cassandra 提供自动化复制、线性可扩展性和无单点故障,是大数据测试最可靠的工具之一。

    • 风暴

      此免费的开源测试工具支持非结构化数据集的实时处理,并且与任何编程语言兼容。Storm 在规模上是可靠的,具有防故障性,并且保证了对任何级别数据的处理。此跨平台工具提供多个用例,包括日志处理、实时分析、机器学习和连续计算。

    大数据测试的好处

    从一个大数据测试案例研究到下一个案例研究,许多公司可以夸耀开发大数据测试策略的好处 并且,只有在确认从不同来源和渠道收集的数据时,应用程序才能改进。

    大数据测试为您的团队带来了哪些额外好处?需要注意的一些优点:

    1. 数据准确性: 每个组织都为业务规划、预测和决策提供准确的数据。需要验证这些数据在任何大数据应用程序中的正确性。此验证过程应确认:
      • 数据注入过程无错误
      • 完整和正确的数据加载到大数据框架
      • 基于设计逻辑的数据过程验证工作正常
      • 数据访问工具中的数据输出根据要求准确无误
    2. 经济高效的存储: 在每个大数据应用程序背后,都有多个计算机用于将从不同服务器注入的数据存储到大数据框架中。每个数据都需要存储,而且存储并不便宜。因此,必须根据配置(如数据复制因子和数据块大小)彻底验证注入的数据是否正确存储在不同的节点中。
      请记住,任何结构不佳或状态不佳的数据都需要更多的存储空间。一旦该数据经过测试并进行了结构化,其消耗的存储就更少,从而最终变得更加经济高效。
    3. 有效的决策和业务战略:准确的数据是关键业务决策的支柱。当正确的数据落入真人之手时,它就变成了一个积极的特征。它有助于分析各种风险,只有有助于决策过程的数据才能进入画面,并最终成为做出合理决策的一大帮助。
    4. 正确的数据在正确的时间: 大数据框架由多个组件组成。任何组件都可能导致数据加载或处理性能不佳。无论数据有多准确,如果数据不能及时可用,则没有用。进行不同数量和不同数据负载测试的应用程序可以快速处理大量数据,并可随时提供信息。
    5. 减少赤字并提高利润:贫穷的大数据成为业务的一大漏洞,因为很难确定错误的原因和位置。另一方面,准确的数据改善了整个业务,包括决策过程。测试此类数据会将有用的数据与非结构化或不良数据隔离,这将增强客户服务并增加收入。
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