大数据测试综合指南：挑战、工具、应用

介绍

以前，所有数据都以表格格式保存，也称为结构化数据。 现在，随着每个人都希望保持联系并分享他们关心的事情，数据呈指数级增长。

现在，互联网上的非结构化数据比结构化数据多。 物联网、自动驾驶汽车、人工智能、网上银行、网上购物等在新的十年里规模会越来越大。目前，只有大约20%的数据是结构化的，80%的数据是非结构化的。

几乎所有在互联网上执行的操作都会生成数据。 例如，当用户查看他们的社交媒体提要时，会生成数据。 点赞帖子、执行 Google 搜索、发送消息、乘坐出租车——所有这些都涉及数据生成。 所有现代企业都利用数据的力量来扩展和发展，并变得更加以客户为中心。

为了从数据中获得洞察力或信息，我们需要设计一个系统。 在这里，我们将讨论大数据测试、组织面临的一些挑战、改进大数据测试的方法、一些测试策略、自动化测试过程和工具的方法，以及执行大数据软件测试的技术栈。

大数据测试必须包含在组织的开发周期中。 随着业务走向全球，客户众多，数据产生，需要适当的控制； 否则，它变得毫无用处。 在社交媒体的帮助下，所有本地到全球的企业都在尽最大努力获取客户。

所有引入大数据的成功团队都采取了特定的步骤来获得世界上最好的产品和系统，就像在这个即时世界一样； 一切都必须迅速送达。 如果需要更多时间，那么你就出局了。

为了制作一款适合市场的完美产品，大数据测试是必不可少的，就像软件开发的 QA 测试一样。 您也可以通过阅读本文开始对大数据进行 QA 测试。

大数据测试

传统的 QA 测试与大数据不一致。 使用大数据进行测试是一个独特的过程。 为了创建性能良好的系统，使用大数据 QA 测试方法，也称为“大数据测试”。 Hadoop、Cassandra 等所有新软件都需要从大量数据中获得洞察力并将其用于测试目的。

下面描述了一些开始使用大数据进行测试的类型和技术。

• 功能性：前端应用程序测试有助于数据验证。 它有助于确定预期输出与实际输出之间的实际差异。 前端测试总是有助于了解进出的技术堆栈和发现错误。
• 性能：自动化是大数据的关键，因为如果不自动化，数据的增加将导致大量工作。 该测试涉及检查各种条件下的所有功能，并创建适合大规模使用的产品或系统。 性能测试是关键要素之一，因为它有助于识别错误并从一组大数据中获取所有相关信息。
• 数据摄取：数据摄取技术用于提取大数据的相关数据，并验证提取的数据是否正确和有用。
• 数据处理：在这里，数据自动化工具帮助确定从数据摄取技术生成的所有数据是否与业务模型保持一致。 数据必须为业务提供信息。
• 数据存储：现在，重要的是确保从大数据中获得的信息被适当地存储在数据仓库中。 通过从数据仓库获取输出来验证它。 将存储在仓库中的数据与系统数据进行比较，以生成所需的输出。
• 数据迁移： “迁移”一词是指迁移或移动到新服务器的数据。 在某些情况下，如果技术栈在不久的将来发生变化，那么我们需要使用这种被称为“数据迁移测试”的大数据 QA 测试方法。 它有助于评估如何保留数据并适应新系统而不会丢失和减少停机时间。

大数据测试面临的挑战

大数据测试存在许多挑战，其中一些在下面列出，因为大多数数据都是非结构化的。 它可能导致更多异构数据。 但是，遵循适当的技术可以减轻许多障碍并帮助企业发展。 了解有关大数据挑战的更多信息。

• 不完整和异构的数据：数据不正确，因为其中大部分是非结构化的。 此外，由于可以使用各种用户数据集，因此数据往往不完整。 它在分析数据和开发处理数据的新方法方面提出了相当大的挑战。 不完整和异构的数据可能会导致难以从数据中获取所需信息。
• 高可扩展性：收集的所有数据都来自各种来源，因此可扩展性始终是大数据测试的重要因素。
• 测试数据管理：测试后生成的所有数据都必须经过测试并妥善存储在系统中以使其有用。 如果测试数据没有得到正确的管理，就会导致数据丢失以及从数据中衍生出的有用信息的丢失，这对企业来说是必不可少的。

用于大数据测试的工具

有多种工具可供大数据 QA 测试人员使用。 此处列出了一些最佳工具，以帮助开发基于大数据的业务运营。

Hadoop

Hadoop 是所有人的最爱，尤其是数据科学家。 Hadoop 以强大的处理能力和精度处理多项任务。 它可以存储大量数据以及各种数据类型。

卡桑德拉

大型科技公司使用 Cassandra 进行大数据 QA测试。 它是免费的开源软件。 它可以处理各种大数据操作，如自动化和线性数据处理，是一个非常可靠的系统。

风暴

Storm是一个跨平台的工具，用于通过集成不同的第三方软件来处理各种操作，使其更容易工作。 Storm 是一种用于大数据测试的实时软件。

高性能混凝土

HPCC 是一个高性能计算集群，它是一个免费工具。 它具有用于超级计算的可扩展平台并支持所有三种并行性（即系统并行性、管道并行性和数据并行性）。 它需要了解 C++ 和 ECL。

云时代

Cloudera 是企业级部署的理想测试工具。

了解有关大数据工具的更多信息。

大数据测试的主要用途

使用大数据进行测试在增加企业收入方面具有相当大的优势。 它有助于自动化流程并专注于业务的核心领域。 下面列出了大数据测试的一些优点。

1. 数据准确性提高。 数据注入技术有助于在系统中获取正确的数据作为输入并对其进行处理以获得对业务有用的输出。
2. 所有非结构化数据都需要更多的存储空间，这最终会增加成本。 但是，当数据经过良好测试时，存储成本会显着降低，因为只有相关信息用作其他流程的输入。
3. 随着数据提供相关信息，业务绩效得到提升，运营变得更加有效。 所有的过程都是相互关联的，这有助于获得更多的价值。
4. 大数据 QA 测试有助于在要求的时间获得正确的数据。 即使生成的数据通过常规 QA 测试是正确的，时间也起着关键作用。 如果数据不能在正确的时间获得，整个过程就变得毫无意义。 但大数据 QA 测试有助于缓解这种情况并生成有效数据。
5. 大数据 QA 测试有助于减少数据缺陷并增加利润。

通过大数据测试升级

在大数据 QA 测试方面，知识就是力量。 只有当组织拥有一支才华横溢且知识渊博的团队时，才能通过大数据测试进行适当的升级。 该团队可以在内部进行，也可以通过外包方式聘用。 正确的知识和正确的工具可以帮助所有使用大数据 QA 测试的企业扩展和发展。

为了实现全球化或扩展业务，必须开始雇用专门从事大数据和大数据测试的人员。

社交媒体的世界将继续存在，业务将变得更加以客户为中心。 因此，需要一个小时才能在市场上拥有具有正确技能的人。 了解大数据并使用大数据进行测试是提升职业生涯或寻求职业转变的绝佳方式。

结论

因此，所有过程都是相互关联的，如果在一个链接中一起执行，可以产生很好的结果。 最初需要时间来学习，但从长远来看，它可以减少大量时间并提高团队效率，并帮助所有业务增长并提供真正的价值。

大数据领域相对较新，因为在过去 4 到 5 年产生了更多数据，因此存在许多挑战和机遇来发展并通过您的贡献产生重大影响。 查看此大数据课程，了解大数据测试并利用您的技能和项目为市场做好准备。

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