大數據測試綜合指南：挑戰、工具、應用

介紹

以前，所有數據都以表格格式保存，也稱為結構化數據。 現在，隨著每個人都希望保持聯繫並分享他們關心的事情，數據呈指數級增長。

現在，互聯網上的非結構化數據比結構化數據多。 物聯網、自動駕駛汽車、人工智能、網上銀行、網上購物等在新的十年裡規模會越來越大。目前，只有大約20%的數據是結構化的，80%的數據是非結構化的。

幾乎所有在互聯網上執行的操作都會生成數據。 例如，當用戶查看他們的社交媒體提要時，會生成數據。 點贊帖子、執行 Google 搜索、發送消息、乘坐出租車——所有這些都涉及數據生成。 所有現代企業都利用數據的力量來擴展和發展，並變得更加以客戶為中心。

為了從數據中獲得洞察力或信息，我們需要設計一個系統。 在這裡，我們將討論大數據測試、組織面臨的一些挑戰、改進大數據測試的方法、一些測試策略、自動化測試過程和工具的方法，以及執行大數據軟件測試的技術棧。

大數據測試必須包含在組織的開發週期中。 隨著業務走向全球，客戶眾多，數據產生，需要適當的控制； 否則，它變得毫無用處。 在社交媒體的幫助下，所有本地到全球的企業都在盡最大努力獲取客戶。

所有引入大數據的成功團隊都採取了特定的步驟來獲得世界上最好的產品和系統，就像在這個即時世界一樣； 一切都必須迅速送達。 如果需要更多時間，那麼你就出局了。

為了製作一款適合市場的完美產品，大數據測試是必不可少的，就像軟件開發的 QA 測試一樣。 您也可以通過閱讀本文開始對大數據進行 QA 測試。

大數據測試

傳統的 QA 測試與大數據不一致。 使用大數據進行測試是一個獨特的過程。 為了創建性能良好的系統，使用大數據 QA 測試方法，也稱為“大數據測試”。 Hadoop、Cassandra 等所有新軟件都需要從大量數據中獲得洞察力並將其用於測試目的。

下面描述了一些開始使用大數據進行測試的類型和技術。

• 功能性：前端應用程序測試有助於數據驗證。 它有助於確定預期輸出與實際輸出之間的實際差異。 前端測試總是有助於了解進出的技術堆棧和發現錯誤。
• 性能：自動化是大數據的關鍵，因為如果不自動化，數據的增加將導致大量工作。 該測試涉及檢查各種條件下的所有功能，並創建適合大規模使用的產品或系統。 性能測試是關鍵要素之一，因為它有助於識別錯誤並從一組大數據中獲取所有相關信息。
• 數據攝取：數據攝取技術用於提取大數據的相關數據，並驗證提取的數據是否正確和有用。
• 數據處理：在這裡，數據自動化工具幫助確定從數據攝取技術生成的所有數據是否與業務模型保持一致。 數據必須為業務提供信息。
• 數據存儲：現在，重要的是確保從大數據中獲得的信息被適當地存儲在數據倉庫中。 通過從數據倉庫獲取輸出來驗證它。 將存儲在倉庫中的數據與系統數據進行比較，以生成所需的輸出。
• 數據遷移： “遷移”一詞是指遷移或移動到新服務器的數據。 在某些情況下，如果技術棧在不久的將來發生變化，那麼我們需要使用這種被稱為“數據遷移測試”的大數據 QA 測試方法。 它有助於評估如何保留數據並適應新系統而不會丟失和減少停機時間。

大數據測試面臨的挑戰

大數據測試存在許多挑戰，其中一些在下面列出，因為大多數數據都是非結構化的。 它可能導致更多異構數據。 但是，遵循適當的技術可以減輕許多障礙並幫助企業發展。 了解有關大數據挑戰的更多信息。

• 不完整和異構的數據：數據不正確，因為其中大部分是非結構化的。 此外，由於可以使用各種用戶數據集，因此數據往往不完整。 它在分析數據和開發處理數據的新方法方面提出了相當大的挑戰。 不完整和異構的數據可能會導致難以從數據中獲取所需信息。
• 高可擴展性：收集的所有數據都來自各種來源，因此可擴展性始終是大數據測試的重要因素。
• 測試數據管理：測試後生成的所有數據都必須經過測試並妥善存儲在系統中以使其有用。 如果測試數據沒有得到正確的管理，就會導致數據丟失以及從數據中衍生出的有用信息的丟失，這對企業來說是必不可少的。

用於大數據測試的工具

有多種工具可供大數據 QA 測試人員使用。 此處列出了一些最佳工具，以幫助開發基於大數據的業務運營。

Hadoop

Hadoop 是所有人的最愛，尤其是數據科學家。 Hadoop 以強大的處理能力和精度處理多項任務。 它可以存儲大量數據以及各種數據類型。

卡桑德拉

大型科技公司使用 Cassandra 進行大數據 QA測試。 它是免費的開源軟件。 它可以處理各種大數據操作，如自動化和線性數據處理，是一個非常可靠的系統。

風暴

Storm是一個跨平台的工具，用於通過集成不同的第三方軟件來處理各種操作，使其更容易工作。 Storm 是一種用於大數據測試的實時軟件。

高性能混凝土

HPCC 是一個高性能計算集群，它是一個免費工具。 它具有用於超級計算的可擴展平台並支持所有三種並行性（即係統並行性、管道並行性和數據並行性）。 它需要了解 C++ 和 ECL。

雲時代

Cloudera 是企業級部署的理想測試工具。

了解有關大數據工具的更多信息。

大數據測試的主要用途

使用大數據進行測試在增加企業收入方面具有相當大的優勢。 它有助於自動化流程並專注於業務的核心領域。 下面列出了大數據測試的一些優點。

1. 數據準確性提高。 數據注入技術有助於在系統中獲取正確的數據作為輸入並對其進行處理以獲得對業務有用的輸出。
2. 所有非結構化數據都需要更多的存儲空間，這最終會增加成本。 但是，當數據經過良好測試時，存儲成本會顯著降低，因為只有相關信息用作其他流程的輸入。
3. 隨著數據提供相關信息，業務績效得到提升，運營變得更加有效。 所有的過程都是相互關聯的，這有助於獲得更多的價值。
4. 大數據 QA 測試有助於在要求的時間獲得正確的數據。 即使生成的數據通過常規 QA 測試是正確的，時間也起著關鍵作用。 如果數據不能在正確的時間獲得，整個過程就變得毫無意義。 但大數據 QA 測試有助於緩解這種情況並生成有效數據。
5. 大數據 QA 測試有助於減少數據缺陷並增加利潤。

通過大數據測試升級

在大數據 QA 測試方面，知識就是力量。 只有當組織擁有一支才華橫溢且知識淵博的團隊時，才能通過大數據測試進行適當的升級。 該團隊可以在內部進行，也可以通過外包方式聘用。 正確的知識和正確的工具可以幫助所有使用大數據 QA 測試的企業擴展和發展。

為了實現全球化或擴展業務，必須開始僱用專門從事大數據和大數據測試的人員。

社交媒體的世界將繼續存在，業務將變得更加以客戶為中心。 因此，需要一個小時才能在市場上擁有具有正確技能的人。 了解大數據並使用大數據進行測試是提升職業生涯或尋求職業轉變的絕佳方式。

結論

因此，所有過程都是相互關聯的，如果在一個鏈接中一起執行，可以產生很好的結果。 最初需要時間來學習，但從長遠來看，它可以減少大量時間並提高團隊效率，並幫助所有業務增長並提供真正的價值。

大數據領域相對較新，因為在過去 4 到 5 年產生了更多數據，因此存在許多挑戰和機遇來發展並通過您的貢獻產生重大影響。 查看此大數據課程，了解大數據測試並利用您的技能和項目為市場做好準備。

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