在很短的时间内，数据就成为了世界上最宝贵的资源之一。在互联世界中，由于技术革命，每秒会产生大量数据。大数据是随时间而增长巨大的巨大数据的收集。
这些数据非常复杂且庞大，以至于传统的数据库管理工具无法有效地存储和处理这些数据。这里是当大数据测试进入图片。让我们讨论大数据测试、其用途和执行测试的过程。
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什么是大数据测试？
大数据是一组使用传统计算技术难以测试的大型数据库。因此，测试大数据应用程序涉及各种工具、技术和框架。大数据由5V 的 + 体积、速度、多样性、真实性和值定义。
这些与数据的创建、存储、检索和分析有关。大数据测试自动化工具用于验证结构化和非结构化数据集和架构，以验证提取转换加载 （ETL）过程后积累的数据是否分类，以及数据已验证。
“70% 的企业已经部署或计划在今年部署大数据项目和计划” – 分析公司 IDG
为什么传统数据库无法处理大数据
以下是传统数据库与存储和处理大数据不兼容的主要原因。
- 传统的数据库，如SQL服务器，甲骨文和MySQL不能处理大数据，因为大多数数据是非结构化形式。
- 数据可以是任何形式的，如视频、图像、文本、音频等。它可以是生物记录、军事记录、研究数据等。此类数据不能存储在关系数据库管理系统 （RDBMS） 的行和列中。
- 大量的数据需要大量存储容量和更快、并行的处理时间。但是，RDBMS 中的并行处理非常昂贵。
- RDBMS无法处理数据的速度，因为每秒从各种源生成大量数据。
让我们探讨如何在如此庞大的数据上实现大数据测试。
大数据测试的工作原理
引入数据
数据首先从多个来源收集，如传感器、社交媒体、日志等，并存储在Hadoop 分布式文件系统 （HDFS）中。测试程序确保数据根据架构正确引入，而不会损坏。通过将源数据与引入的数据进行比较来测试数据的正确性。
处理数据
引入数据时，它会检查业务逻辑是否正确实现，并通过将输入文件与输出文件进行比较来验证数据。
存储数据
测试人员通过将输出数据与仓库数据进行比较来检查输出数据是否已正确加载到仓库中。
迁移数据
在将应用程序迁移到其他服务器时，数据迁移是一个基本过程
使用大数据测试的好处
- 数据准确性：根据 Gartner 的数据，”数据量将在未来五年内增长 800%，其中 80% 将由非结构化数据贡献。准确的数据可以帮助企业了解市场竞争，从而消除劣势并最大限度地发挥自身优势。
- 更好的决策：各种调查显示，大数据在 58% 的时间内用于更好的决策，29% 的时间，非结构化数据将帮助企业改进其决策。
- 改进的营销策略：大数据测试可用于营销策略的规划。基于历史和人类行为收集的海量数据有助于预测改善业务的策略。
- 提高投资回报率：大数据测试有助于提高数据和客户体验的质量，同时提高投资回报率。
大数据测试通过验证数据的质量、完整性和强度，帮助您从复杂的数据中解脱出来。当积极呈现时，它可以帮助您验证数据的准确性，从而改进基于该数据的过程和操作。