什么是大数据测试？

这篇博客是关于大数据执行测试时要铭记在心的所有场景。大数据测试是一个执行质量分析的过程。因此，大数据测试可以是功能、性能、数据库、基础设施、安全等。让我们开始吧。

什么是大数据？

大数据是个新词。它是海量数据，并且随着时间的推移呈指数级增长。随着数据的增加，处理和管理数据变得困难。新的计算技术层出不穷，用来处理和管理海量数据。因此，处理技术比传统的技术更快。因此，了解处理大数据的工具和技术很重要。

大数据测试策略

测试海量数据，需要一个了不起的策略。质量保证团队应该专注于：

• 批量数据处理测试 - 批量数据处理是访问海量数据的处理。因此，它涉及到用海量数据运行应用程序。结果是验证数据量。所用的一些工具如HDFS，HCL工作负载自动化等。
• 实时数据处理测试 - 它处理应用程序在实时处理模式下的数据。所用的工具有Spark等。
• 交互式数据处理测试 - 这涉及到峰值检测、集成和量化。因此，测试过程会检查修改、检索和展示结果。所用的工具是HiveSQL等。

大数据测试要经历下面3个阶段。

• 数据输入 - 这意味着使用一些提取工具从大数据系统加载数据。因此，存储可能是HDFS，MongoDB。现在对数据进行验证，以确定存储的数据是否符合要求。
• 数据处理 - 按照要求进行数据处理。
• 输出验证 - 输出的生成，然后发送到数据仓库。

大数据中的工具

• 数据输入 - Kafka, Zookeeper, Sqoop, Flume, Storm, Amazon Kinesis。
• 数据处理 - Hadoop（Map-Reduce）、Cascading、Oozie、Hive、Pig。
• 存储 - HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Amazon S3、HBase。

大数据测试的好处

• 成本合理的存储。
• 精确的数据。
• 在正确的时间提供正确的数据。
• 增加收入。
• 有效的决策和业务战略。

测试大数据的挑战

• 测试大数据相当复杂。它需要很强的技能和技术知识。
• 数据量的监控。这是一个真正的挑战，
• 有多种工具可以测试完整的端到端流程。
• 在测试海量数据时需要特殊的环境。

参考

https://www.edureka.co/blog/big-data-testing/

原文标题：What is Big Data Testing?
原文作者：Sushma
原文地址：https://blog.knoldus.com/what-is-big-data-testing/