像潘多拉的盒子一樣考慮互聯網?;ヂ摼W已經變得如此強大,因為數據和數據。

例如,當您在互聯網上搜索某樣東西時,您搜索有關數據的數據。搜索被證明是有用的,只是因為有人保存了這些信息,你在互聯網上某處尋找。隨著支持所有這些數據的技術的進步,對大數據應用程序的需求也一樣。

在較早之前,使用簡單的數據文件保存數據。隨著數據復雜性的降低,數據庫管理系統逐漸出現。不久,結構化和非結構化數據都在巨大的層次上生成,獲得了”大數據”的稱號。

此大數據測試教程可以指導您完成創建大數據測試策略的過程,討論用于大數據測試的最佳工具,并回答您最緊迫的 QA 測試問題,包括:

  • 什么是大數據軟件測試?
  • 大數據測試挑戰是什么?
  • 您應該遵循哪些大數據測試最佳實踐?
  • 在戰略中應包含哪些大數據測試技術?
  • 您的技術堆棧應該包括哪些大數據自動化測試工具?

什么是大數據軟件測試?

大數據測試是數據 QA 測試大數據應用程序的過程。由于大數據是無法使用傳統計算技術處理的大型數據集的集合,因此傳統的數據測試方法不適用于大數據。這意味著您的大數據測試策略應包括大數據測試技術、大數據測試方法和大數據自動化工具,如 Apache 的 Hadoop。通過首先探索如何實現巨大的 QA 數據,充分利用此大數據工具教程。

在您的大數據測試策略中包括這些測試

在回顧大數據案例研究后,您可以發現成功的團隊包括相同類型的大數據測試方法。

您的團隊是否準備好探索如何進行 QA 數據?此大數據工具教程提倡在數據 QA 策略中包含以下測試。

  • 功能測試: 前端應用程序測試為數據驗證提供了優勢,例如能夠將前端應用程序產生的實際結果與預期結果進行比較,以及深入了解應用程序框架及其各種組件。

  • 性能測試: 大數據的自動化允許您在不同條件下測試性能,例如使用不同種類和數量的數據測試應用程序。性能測試大數據應用程序是最重要的大數據測試技術之一,因為它確保所涉及的組件為大型數據集提供高效的存儲、處理和檢索功能

  • 數據處理測試: 您的大數據測試策略應包括測試,其中數據自動化工具側重于如何處理被攝入的數據,以及通過將輸出文件與輸入文件進行比較來驗證業務邏輯是否正確實現。
  • 數據存儲測試:借助大數據自動化測試工具,QA 測試人員可以通過將輸出數據與倉庫數據進行比較,驗證輸出數據是否正確加載到倉庫中。
  • 數據遷移測試:每當應用程序移動到其他服務器或任何技術變化時,這種類型的大數據軟件測試都遵循數據測試最佳實踐。數據遷移測試驗證數據從舊系統遷移到新系統的停機時間最少,不會丟失數據。
  • 大數據測試挑戰

    在測試非結構化數據時,我們將面臨挑戰,尤其是在大數據方案中使用的工具中實現新工具時。此大數據測試教程揭示了大數據測試的挑戰和解決方案,以便您始終遵循數據測試最佳實踐。

    • 數據的異質性和不完全性

      • 問題:如今許多企業都在存儲 EB 的數據以進行日常業務。測試人員必須審核這些數據,以確認其準確性和相關性。手動測試此級別的數據,即使有數百名 QA 測試人員,也是不可能的。

      • 解決方案:大數據自動化對于您的大數據測試策略至關重要。事實上,數據自動化工具旨在審查此數據量的有效性。確保指派精通為大數據應用程序創建和執行自動化測試的 QA 工程師。

    • 高可擴展性

      • 問題:工作負載量的顯著增加會嚴重影響大數據應用程序的數據庫可訪問性、處理和網絡。即使大數據應用程序旨在處理海量數據,它可能無法處理巨大的工作負載需求。

      • 解決方案:您的數據測試方法應包括以下測試方法:

        • 群集技術:在群集的所有節點之間平均分配大量數據。然后,這些大型數據文件可以很容易地拆分為不同的區塊,并存儲在群集的不同節點中。通過復制文件塊并存儲在不同的節點中,減少了計算機依賴性。
        • 數據分區:大數據方法中的這種自動化不太復雜,而且更易于執行。您的 QA 測試人員可以通過數據分區在 CPU 級別執行并行性。
    • 測試數據管理

      • 問題: 當 QA 測試人員不理解測試數據時,管理測試數據并不容易

  • 解決方案:首先,您的 QA 團隊應與營銷和開發團隊進行協調,以便了解從不同資源和數據篩選以及處理前和后處理算法中提取數據。為您的 QA 工程師提供適當的培訓,以便通過大數據自動化工具運行測試用例,以便始終正確管理測試數據。

  • 最佳大數據測試工具

    只有當強大的測試工具到位時,您的 QA 測試人員才能享受大數據驗證的優勢。此大數據工具教程建議在開發大數據測試策略時查看這些高評級的大數據測試工具:

    • Hadoop

      大多數專家數據科學家會爭辯說,如果沒有這個開源框架,技術堆棧是不完整的。Hadoop 可以存儲大量各種數據類型,并處理具有頂級處理能力無數的任務。確保執行 Hadoop 大 數據性能測試的 QA 工程師了解 Java。

    • HPCC

      代表High-P性能C奧普廷C光澤,這個免費的工具是一個完整的大數據應用解決方案。PHPCC 具有高度可擴展的超級計算平臺,其架構通過支持數據并行性、管道并行性和系統并行性,在測試中提供高性能。確保 QA 工程師了解C++ ECL 編程語言。

    • 云拉

      Cloudera 通常被稱為 CDH(Hadoop 的 Cloudera 分發),是企業級技術部署的理想測試工具。此開源工具提供免費平臺分發,包括阿帕奇哈多普、阿帕奇 Impala、Apache Spark。Cloudera 易于實施,提供高安全性和治理性,并允許團隊收集、處理、管理、管理和分發無限量的數據。

    • 卡桑德拉

      大型行業參與者選擇卡桑德拉進行大數據測試。此免費開源工具具有高性能分布式數據庫,旨在處理商品服務器上的海量數據。Cassandra 提供自動化復制、線性可擴展性和無單點故障,是大數據測試最可靠的工具之一。

    • 風暴

      此免費的開源測試工具支持非結構化數據集的實時處理,并且與任何編程語言兼容。Storm 在規模上是可靠的,具有防故障性,并且保證了對任何級別數據的處理。此跨平臺工具提供多個用例,包括日志處理、實時分析、機器學習和連續計算。

    大數據測試的好處

    從一個大數據測試案例研究到下一個案例研究,許多公司可以夸耀開發大數據測試策略的好處 并且,只有在確認從不同來源和渠道收集的數據時,應用程序才能改進。

    大數據測試為您的團隊帶來了哪些額外好處?需要注意的一些優點:

    1. 數據準確性: 每個組織都為業務規劃、預測和決策提供準確的數據。需要驗證這些數據在任何大數據應用程序中的正確性。此驗證過程應確認:
      • 數據注入過程無錯誤
      • 完整和正確的數據加載到大數據框架
      • 基于設計邏輯的數據過程驗證工作正常
      • 數據訪問工具中的數據輸出根據要求準確無誤
    2. 經濟高效的存儲: 在每個大數據應用程序背后,都有多個計算機用于將從不同服務器注入的數據存儲到大數據框架中。每個數據都需要存儲,而且存儲并不便宜。因此,必須根據配置(如數據復制因子和數據塊大?。氐昨炞C注入的數據是否正確存儲在不同的節點中。
      請記住,任何結構不佳或狀態不佳的數據都需要更多的存儲空間。一旦該數據經過測試并進行了結構化,其消耗的存儲就更少,從而最終變得更加經濟高效。
    3. 有效的決策和業務戰略:準確的數據是關鍵業務決策的支柱。當正確的數據落入真人之手時,它就變成了一個積極的特征。它有助于分析各種風險,只有有助于決策過程的數據才能進入畫面,并最終成為做出合理決策的一大幫助。
    4. 正確的數據在正確的時間: 大數據框架由多個組件組成。任何組件都可能導致數據加載或處理性能不佳。無論數據有多準確,如果數據不能及時可用,則沒有用。進行不同數量和不同數據負載測試的應用程序可以快速處理大量數據,并可隨時提供信息。
    5. 減少赤字并提高利潤:貧窮的大數據成為業務的一大漏洞,因為很難確定錯誤的原因和位置。另一方面,準確的數據改善了整個業務,包括決策過程。測試此類數據會將有用的數據與非結構化或不良數據隔離,這將增強客戶服務并增加收入。
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