2020-12-08 07:56发布
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："MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce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Reduce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Reduce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。
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。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色。
检验大数据的逻辑性
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。
大数据测试包含如下：
大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。那么“大数据”到底是什么呢？在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
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。当涉及到大数据测试时，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。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
、 黑盒测试：是一种常用的软件测试方法，它将被测软件看作一个打不开的黑盒，主要根据功能需求设计测试用例，进行测试。几种常用的黑盒测试方法和黑盒测试工具有，等价类划分法、边界值分析法、因果图法、决策表法。在实际运用中要选择合适的方法。二、 因果...
果图法是一种适合于描述对于多种输入条件组合的测试方法，根据输入条件的组合、约束关系和输出条件的因果关系，分析输入条件的各种组合情况，从而设计测试用例的方法，它适合于检查程序输入条件涉及的各种组合情况。因果图法一般和判定表结合使用，通过映射同...
判定表（Decision Table）是分析和表达多逻辑条件下执行不同操作的情况下的工具.在程序设计发展的初期,判定表就已被当作编写程序的辅助工具了.由于它可以把复杂的逻辑关系和多种条件组合的情况表达得既具体又明确....
判定表通常有以下四个部分组成：1)条件桩（Condition Stub）：列出了问题的所有条件。通常认为列出的条件的次序无关紧要。2)动作桩（Action Stub）：列出了问题规定可能采取的操作。这些操作的排列顺序没有约束。3)条件项（Condition Entry）：列出针对它左列...
长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部。因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误。使用边界值分析方法设计测试用例，首先应确定边界情况。通常输入和输出等价类的边界，就是...
1) 边界值分析不是从某等价类中随便挑一个作为代表，而是使这个等价类的每个边界都要作为测试条件。2) 边界值分析不仅考虑输入条件，还要考虑输出空间产生的测试情况。
边界值分析方法是对等价类划分方法的补充. 长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部.因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误.使用边界值分析方法设计测试用例...
在编程中，布尔量指一个真或假状态。通常它们分别用0,1或1,-1来表示，这和编程语言有关。具体来说当布尔量为真的时候表示一个表达式或判断成立，否则这个式子或判断不成立。你把它理解为成立或不成立就行了。...
1）输入条件规定取值范围，则卡定义一个有效等价类和两个无效等价类。例如学生成绩范围是0~100，则一个有效类：0
1，先确定等价类别2，找出有效等价类和无效等价类3，边界值找好，尽可能多的找的会有重复的数据4，有效等价类尽可能条件符合的归一起不要重复5，无效等价类单独写开6，写好测试用例7，执行测试用例...
应用场景：只要有数据输入的地方就可以采用等价类划分法。按照需求，把无穷多的数据进行分类，从中挑选出代表性数据进行测试。具体操作：（1）明确测试对象（测试什么）（2）划分等价类（按照需求分有效、无效）（3）细化等价类（有效、无效进行细化）（4）建...
采用黑盒技术设计测试用例的方法有：等价类划分、边界值分析、错误推测、因果图和综合策略。
Priority()和Severity(严重程度)是的两个重要属性。很多新人经常混淆这两个概念。通常，人员在提交Bug时，只定义Bug的Severity, 即该Bug的严重程度，而将Priority交给Project Leader 或Team Leader来定义，由他们来决定该Bug被修复的优先等级。某种意义上来说...
1致命：致命是指系统主要功能丧失，用户数据受到破坏，造成系统崩溃、悬挂、死机或者危及人身安全等的问题。例如程序所引起的死机,非法退出、死循环、数据库发生死锁、数据流环节上严重的数值计算错误、产品设计存在严重的安全问题、漏洞被利用后可能导致系统...
1、New:（新的）当某个bug被发现的时候（第一次），测试人员需要与项目负责人沟通以确认发现的的确是一个bug，如果被确认是一个bug，就将其记录下来，并将bug的状态设为New。2、Assigned（已指派的）当一个bug被指认为New之后，将其将给开发人员，开发人员将...
软件缺陷是计算机软件或程序中存在的某种破坏正常运行能力的问题、错误,或者隐藏的功能缺陷。缺陷的存在会导致软件产品在某种程度上不能满足用户的需要。IEEE729-1983对缺陷有一个标准的定义:从产品内部看,缺陷是软件产品开发或维护过程中存在的错误、毛病等...
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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："MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce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Reduce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Reduce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。
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。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色。
检验大数据的逻辑性
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。
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。
大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。
定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
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。当涉及到大数据测试时，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。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
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