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什么是大数据测试?

  什么是大数据测试?

  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。

  大数据测试类型

  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工程师数据处理可以是三种类型:批量、实时、交互。

  

大数据测试
大数据测试

  与此同时,数据质量也是大数据测试的一个重要因素。它涉及检查各种字段,如准确性,重复,一致性,有效性,数据完整性等。

  大数据测试步骤

  

大数据测试

  大数据测试实现被分成三个步。

  1:数据阶段验证

  ♦ 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

  ♦ 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

  ♦ 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。

  Step 2:"MapReduce"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:

  ♦ Map与Reduce进程正常工作

  ♦ 在数据上实施数据聚合或隔离规则

  ♦ 生成键值对

  ♦ 在执行Map和Reduce进程后验证数据

  Step 3:输出阶段验证

  生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(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:

  ♦ 检查转换规则被正确应用

  ♦ 检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中

  ♦ 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

  大数据测试完整流程

  遵循:需求调研+分析---->测试策略计划制定---->测试用例编写--->执行测试----->线上验证测试----->测试总结的流程。

  1、需求调研+分析

  测试若不清楚需求的背景现状是无法真正做好测试、保证产品质量的。

  需求分析的越透彻,后续的工作就越顺利。这个步骤是需要产品、开发、测试相互补充辅助完成。

  2、测试策略计划制定

  通过开发的技术架构评审会,测试会了解开发的架构逻辑,表结构设计,开发排期,从而制定测试策略方法,测试重点,测试工具选用,测试排期,风险预估等

  3、编写及评审测试用例

  测试用例需要覆盖所有的测试场景:

  正常的,异常的、功能逻辑的,接口的、性能的等等.

  测试用例的目的:

  从来就是为了更好执行测试,更好的保证执行测试时的高覆盖率和高通过率,绝对不是为了写用例而写用例。

  测试工具的选择遵循两个重要标准:

  (1)清晰展现测试思路和逻辑

  (2)方便快速评审及执行测试。

  目前我们所使用的的用例管理工具是matrix+easytest+freemind+excel,根据不同的需求场景,选择不同的工具。

  4、用例执行测试

  执行测试包括两部分:

  第一部分:每周平均两次的迭代版本测试,这种类型的执行测试以手工测试为主工具为辅。

  第二部分:定期执行部分, 主要依赖工具执行。用来做web、接口的功能测试和性能测试,包括selenium+git+idea、easytest、jmeter、beyondcompare这类工具分别设置了不同的执行周期,定期的进行全产品线的回归测试,进一步保证产品功能逻辑及接口功能的正确及可用性。

  5、线上验收测试

  上线后,第一时间针对上线更新内容进行线上回归测试,并且快速反馈给开发和产品,做出决策;上线验证完成后,根据实际上线结果向项目所有成员发送上线测试报告;

  6、测试总结

  包括:文档整理、技术总结、项目概况综述。

  文档整理

  针对项目所涉及的环境数据、业务数据等实际场景做项目后的总结整理。

以上是关于软件测试的知识,由多测师亲自撰写,全网独家提供!   https://www.duoceshi.com/

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