大数据通常是指超过 1 TB 的数据。除了高体积,它的特点也是高速度和多样性。由于它包括各种格式,包括结构化、非结构化和半结构化,因此必须相应地定义此类大数据的测试。随着大多数流程中产生大量数据,大数据解决方案和大数据测试正在成为未来趋势。

大数据测试阶段

大数据测试主要包括三个大类阶段:

  1. 数据暂存和验证
    第一阶段从不同来源收集数据,并存储在大数据存储中,然后将源中的数据与 Hadoop 存储进行匹配。然后采取正确的数据,并在正确的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中加载数据。
  2. 业务逻辑验证
    第二阶段验证多个节点的数据和业务逻辑。它重复多次,以确保数据聚合以及隔离规则能够正常工作。此外,MapReduce 会检查算法是否正常工作。然后,它进一步触发验证过程以检查输出。接下来是 MapReduce 的验证。此外,身份验证过程在多个节点上触发。
  3. 输出验证
    第三阶段检查和验证转换逻辑、数据完整性和键值对的准确性。在此阶段,如果数据是连续且完好无损的,则验证输出,然后移动到数据库或数据仓库。

大数据测试可用于单元测试、功能测试、性能测试和故障转移测试。

大数据测试工具

大数据测试有多种工具。一组不同的工具用于不同的流程:

  • 对于数据输入,使用的工具是卡夫卡、尼菲和动物园守护者。
  • 对于数据处理,使用的工具有雅典娜、MapR、蜂巢和猪。
  • 对于数据存储,使用的工具是 Amazon S3 和 HDFS。
  • 对于数据迁移,使用的工具有塔伦德、水壶、三叶草和 S3 冰川。
  • 对于测试自动化,使用的工具是 Spark 和 Python。

大数据测试的最佳实践

  • 定义测试目标。
  • 计划整个负载的覆盖范围,以在开始时进行测试,而不是采用采样方法。
  • 从向下钻取图表中检索不同的模式和学习。
  • 在每个阶段使用 Map 减少过程验证
  • 及时修复错误。
  • 留在上下文中。
  • 尽可能自动执行。
  • 简单地说

    由于在大多数流程中生成了大量数据,大数据解决方案和大数据测试正在成为常态。虽然测试是分阶段进行的,但它必须是一种整体综合方法。

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