大数据测试简要指南：概念、策略、挑战、工具和好处后来随着数据复杂度的增加，数据库管理系统应运而生。结构化和非结构化类型的数据近年来都得到了极大的增长，我们将它们统称为“大数据”。如今，随着大数据应用的蓬勃发展，数据处理技术也不断迭代。为了保证大数据的质量，我们显然需要对大量的数据进行测试。本文将以简要指南的形式，让您全面了解大数据测试相关概念、策略、挑战、收益以及相关测试工具。什么是大数据软件测试？总的来说，大数据测试就是对大数据应用的数据质量进行测试的过程。由于我们很难用传统的计算技术来处理大数据集，传统的数据测试方法不适合在大数据上实现。为此，我们需要考虑的大数据测试策略应该包括：大数据测试的基础技术（如Apache的Hadoop）、方法、自动化工具。大数据测试策略首先我们来看大数据质量测试策略，与传统测试类似：功能测试：前端应用测试可以方便数据验证。例如，我们可以将前端应用程序产生的实际结果与预期结果进行比较，以深入了解目标应用程序框架及其各个组件。性能测试：大数据的自动化可以方便我们测试目标应用在不同条件下的性能。例如，我们通过使用不同类型和数量的数据来测试应用程序，以确保所涉及的组件确实能够为大型数据集合提供高效的存储、处理和检索功能。数据摄取测试：通过可测试地提取数据，我们可以验证并确保在大数据应用程序中可以正确提取和加载所有数据。数据处理测试：在大数据的处理策略中，我们需要使用数据自动化工具，重点关注数据的获取和处理，通过输出文件和输入文件的对比来验证业务逻辑是否正确。实现了。数据存储测试：借助大数据自动化测试工具，QA测试人员可以通过将输出数据与数据库中的数据进行比较来验证输出数据是否已正确加载到数据库中。数据迁移测试（DataMigrationTesting）：每当应用程序迁移到另一台服务器，或发生任何技术变更时，我们都需要通过软件测试来验证数据是否从旧的传统系统迁移到新系统，体验最短的停机时间没有任何数据丢失。大数据测试的挑战大数据的多样性主要体现在那些非结构化数据上。鉴于大数据应用场景中工具的采用和实现还不成熟，我们在测试过程中可能会遇到各种挑战。下面就大数据测试的潜在问题和相应的解决方案进行深入探讨。数据多样性和不完整性问题：当今许多企业根据其日常业务需求存储了千兆字节的数据。测试人员必须审查这些海量数据，以确认它们的准确性和与业务的相关性。显然，即使企业拥有数百名QA测试人员，也无法通过人工测试来处理如此庞大的数据量。解决方案：我们很自然地想到使用大数据自动化工具来检测体数据的有效性。通过自动化工具，QA工程师只需要针对大数据应用创建并执行自动化测试用例，即可实现对数据的反复深入测试。高可扩展性问题：随着业务访问量的显着增加，大数据应用的后端数据库在可访问性、处理能力甚至网络连接方面可能会受到严重影响。即使是那些为处理海量数据而开发的分布式应用程序，也可能因拒绝服务（DoS）攻击或CC（ChallengeCollapsar）攻击而无法处理正常的业务请求。解决方案：我们通常可以采用以下两种方法来设计数据测试方法：集群技术：大量的数据可以均匀分布在集群中的所有节点中。也就是说，大数据文件可以很容易地拆分成不同的数据块，存储在集群中的不同节点上。这种复制文件块并存储在不同节点上的方法大大降低了应用程序对主机的依赖。数据分区：这种大数据自动化的方法不仅简单易行，还可以让QA测试人员进行CPU级别的并行处理。测试数据管理问题：自动化工具只能针对大数据应用场景实现通用层面的数据迁移、处理和存储测试。如果QA测试人员不了解被测试的业务、组件和数据，他们将很难获得有价值的测试结果和见解。解决方案：首先，QA团队应与营销和开发团队协调，了解从不同来源提取数据、过滤数据以及预处理和后处理算法的过程。在此基础上，他们可以通过熟悉大数据自动化工具，指定要运行的测试用例，合理管理各种测试数据。优秀的大数据测试工具俗话说：工欲善其事，必先利其器。QA测试人员只有使用强大的测试工具，才能提高大数据测试的效率。下面我们给出几款目前公认的、实用的大数据测试工具：Hadoop大多数数据科学家认为，没有开源框架的技术栈是不完整的。Hadoop作为一个开源框架，不仅可以存储大量各类数据，还具备分布式处理海量任务的能力。当然，在使用Hadoop进行大数据性能测试时，QA工程师应该事先具备一定的Java知识。详情请参考--https://blog.qasource.com/big-data-and-hadoop-performance-testing-perfcast-spring-2019。HPCC高性能计算集群（HPCC）是一个免费且完整的大数据应用解决方案。通过提供高度可扩展的超级计算平台，HPCC不仅可以提供高性能架构，还可以支持被测数据、管道和系统并发。当然QA工程师要有一定的C++和ECL编程基础才能使用HPCC。ClouderaCloudera通常称为CDH（ClouderaDistributionforHadoop）。它是企业级技术部署的理想测试工具。作为开源工具，它提供免费的平台发行版，包括：ApacheHadoop、ApacheImpala和ApacheSpark。易于实施的Cloudera不仅具有较高的安全性和管理能力，而且方便测试团队对海量数据的收集、处理、管理和分发。CassandraCassandra是一个免费的开源工具。凭借其高性能的分布式数据库，可以在商用服务器上处理海量数据，因此常被业内多家大公司用于大数据测试。Cassandra作为最可靠的大数据测试工具之一，提供自动复制、线性扩展、无单点故障等服务。Storm作为一款免费的开源测试工具，支持非结构化数据集的实时处理，兼容任何编程语言。Storm可以通过可靠的可伸缩性和防错能力准确地处理任何级别的数据。目前，这个跨平台工具提供了多种用例，包括日志处理、实时分析、机器学习和持续计算。大数据测试的好处归根结底，对于大数据测试来说，就是让QA人员发现和定位从不同来源和渠道采集的数据，以确保应用程序的设定功能能够按预期运行并验证完整性数据性能和准确性，并根据需要继续迭代和改进应用程序。具体来说，大数据测试可以为开发团队带来以下好处：数据的准确性：对于企业来说，无论是业务规划、预测还是决策，都需要基于准确的数据。在大数据应用中，验证数据的正确性尤为重要。在验证过程中需要注意以下四个方面：数据注入过程中不会出现错误将完整正确的数据加载到大数据框架中基于业务设计的逻辑，基础验证功能数据可以正常运行根据业务需求，各种数据访问工具可以获得正确的输出数据和高性价比的存储：每一个大数据应用的背后，都有多个计算主机。他们可以从不同的服务器将数据注入和存储到大数据应用程序框架中。显然，将每种应用类型的数据分别进行验证和存储是非常不经济的。因此，我们可以配置它，根据数据复制因子、数据块大小等条件，充分验证注入的数据是否能按规则正确存储在不同的节点上。如您所知，结构或格式不正确的数据往往会占用更多存储空间。因此，一旦我们完成了数据的测试和构建，其存储空间占用将大大降低，最终为企业带来成本效益。有效的决策制定和业务战略：准确的数据通常是关键业务决策的基础。它们不仅有助于分析潜在风险，而且还确保只注入那些对决策分析有用的数据，从而做出明智的业务决策。在正确的时间提供正确的数据：大数据框架必然有多个组件。任何组件的不正确配置都可能导致应用程序在加载或处理数据时性能下降。同时，即使保证了数据的准确性，如果不能在正确的时间获取数据，对于应用服务来说也是一种损失。可以看出，大数据测试就是测试应用程序在不同数据类型和负载量下快速处理和传递准确信息的能力。·提高利润和满意度：那些难以确定的错误原因和位置往往成为企业大数据应用的主要漏洞和缺陷。通过深入的测试，我们可以有效地将有用的数据从结构不良的无用数据中分离出来，提升客户体验，增加业务收入，优化整个业务的决策流程。原标题：大数据测试完全指南，作者：Vakulgotra
