大数据测试培训：大数据测试的两个方面

测试是IT软件开发当中长期存在的一个职位，而进入大数据时代，大数据相关的产品开发任务多了起来，而对这些大数据相关产品的测试，也提出了新的要求。今天的大数据测试培训知识分享，我们来聊聊大数据测试的两个方面。

大数据测试，在当前的测试领域是一个相对比较新的领域，而且难度也非常大。大数据测试从某种意义来说和人工智能测试有点类似，测试数据的量比较大，而test oracle又不像传统测试那样容易定义。


另外大数据测试人员还必须懂得大数据的专业工具比如hadoop、HDFS、HiveQL、Pig等，同时最好也需要懂python等语言，对测试人员的综合要求非常高。

大数据相关的产品测试，主要要重视数据库测试和性能测试两个方面。

大数据数据库测试

与软件组件的测试相比，测试工作的很大一部分将花费在数据验证上。

数据分段验证：验证来自不同来源的数据，如传感器、扫描仪、日志等。我们还验证推入Hadoop(或类似框架)的数据。

过程验证：验证通过大数据应用处理后得到的数据是否准确。这还包括测试从Map Reduce或类似过程中生成的数据的准确性。

输出验证：验证来自大数据应用程序的输出是否正确地存储在数据仓库中。同时还验证数据在业务智能系统或任何其他目标UI中得到了准确的表示。

大数据性能测试

大数据项目涉及在短时间内处理大量数据。这种操作需要大量的计算资源和网络中流畅的数据流。为了确保系统性能稳定，需要进行性能测试，指标包括吞吐量、内存利用率、CPU利用率、完成任务所需的时间等。

另外，还建议运行故障转移测试，以验证系统的容错能力，并确保如果某些节点失败，其他节点将接管处理工作。

以上就是今天的大数据测试培训，关于大数据测试的两个方面的知识分享了。在大数据快速发展的今天，针对于大数据产品的测试需求也在进一步增长，大数据测试也需要针对性地提升自己的技能。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据测试培训班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服获取！