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          驗證大數據應用中的測試步驟

          • 發布:軟件測試培訓
          • 來源:軟件測試教程
          • 時間:2017-02-08 15:11

          下面的圖高度概況了在測試大數據應用中的幾個階段

          1、大數據測試大概是以下三個步驟

          步驟一:數據分級驗證

          大數據測試的第一步,也叫Pre-Hadoop階段,涉及到過程驗證

          驗證來自于RDBMS,博客及社交媒體等這些資源數據確保導入系統的數據是正確的。

          把比較源數據及數據放到Hadoop系統中確保他們是匹配的。

          提取驗證正確的數據,然后加載到正確的HDFS位置。

          數據分級驗證中可以使用Talend,Datameer這樣的工具。

          步驟二: MapReduce 驗證

          第二步是MapReduce驗證,在這個階段,測試者需要在每個節點上進行業務邏輯驗證然后在多個節點運行之后再次驗證,以確保:

          Map Reduce過程正確運行

          實現數據聚合或者分離

          生成鍵值對

          在Map Reduce過程之后驗證數據

          步驟三:輸出驗證階段

          大數據測試的最后一個階段是輸出驗證過程。生成輸出數據文件然后移到EDW(企業數據倉庫)或者根據要求移到其他系統

          在第三個階段中要做到:

          正確應用轉換規則

          確保數據完整性及導入目標系統的成功數據

          比較目標數據與HDFS文件系統數據,確保沒有數據損壞

          2、架構測試

          Hadoop處理大量數據,資源高度密集。因此,架構測試對于大數據項目的成功是非常關鍵的,差的或者不當的設計系統可能導致性能退化,系統也沒法滿足要求。至少,在Hadoop環境下,應該做好性能和故障轉移測試服務。

          性能測試包括測試工作完成時間,內存利用率,數據吞吐量以及類似系統指標。故障轉移測試服務的目的是證明在數據節點失敗的情況下數據處理能完好的進行。

          3、性能測試

          大數據的性能測試包含兩點:

          數據消費及吞吐量:在這個階段,測試者要驗證快速系統是怎樣利用各種各種的數據源來消耗數據。測試包括在隊列中不同消息在規定的時間內是否可以被處理。它也包含數據是如何快速地被存放到內存空間,比如存放Mongo和Cassandra數據庫的速率。

          數據處理:它涉及驗證Queries或者Map Reduce執行任務的速度。它也包括當數據集占滿內存時測試孤立的數據處理。比如在HDFS上運行Map Reduce任務。

          子組件的性能:這些系統由多個組件構成,去測試單獨的每一個組件是非常重要的。比如,消息是如何快速的被索引和用盡,Map Reduce任務,查詢性能、搜索等等。

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          驗證大數據應用中的測試步驟

          軟件測試工程師學習安全測試總結

          Web測試方法

          測試過程的幾個階段

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