把互联网想象成潘多拉的盒子。由于数据和关于数据的数据，互联网变得如此强大。
例如，当你在互联网上搜索某物时，你搜索的是关于数据的数据。搜索被证明是有用的，只是因为有人保存了你在互联网上寻找的信息。随着支持所有这些数据的技术的发展，对大数据应用程序的需求也在增长。
在早期，数据是通过使用简单的数据文件来保存的。随着数据复杂性的增加，数据库管理系统应运而生。很快，结构化和非结构化数据都在一个巨大的水平上产生，获得了“大数据”的称号。
大数据到底有多大?看看全球数据增长的大数据测试案例研究:
来源:IDC的数字宇宙研究
本教程可以指导您创建大数据测试策略的过程，讨论大数据测试的最佳工具，并回答您最紧迫的QA测试问题，包括:
- 什么是大数据软件测试?
- 大数据测试的挑战是什么?
- 你应该遵循哪些大数据测试的最佳实践?
- 你的策略中应该包括哪些大数据测试技术?
- 你的技术堆栈应该包括哪些大数据自动化测试工具?
什么是大数据软件测试?
大数据测试是数据QA测试大数据应用的过程。由于大数据是传统计算技术无法处理的大数据集的集合，因此传统的数据测试方法并不适用于大数据。这意味着你的大数据测试策略应该包括大数据测试技术、大数据测试方法和大数据自动化工具，比如Apache的Hadoop。通过首先探索如何QA巨大尺寸的数据，您可以充分利用这个大数据工具教程。
在大数据测试策略中包含这些测试
在回顾了一个又一个的大数据案例研究后，你会发现成功的团队都采用了相同类型的大数据测试方法。
你的团队是否准备好探索如何QA数据?本大数据工具教程提倡在数据QA策略中包含以下测试。
功能测试:前端应用程序测试为数据验证提供了优势，例如能够将前端应用程序产生的实际结果与预期结果进行比较，以及深入了解应用程序框架及其各种组件。
性能测试:大数据自动化可以测试不同条件下的性能，比如测试不同种类和不同数据量的应用。性能测试是大数据应用中最重要的大数据测试技术之一，它可以确保所涉及的组件为大数据集提供高效的存储、处理和检索能力。
数据摄取测试:在数据测试方法中包含这种类型的测试，以便验证在大数据应用程序中正确提取和加载了所有数据。
数据处理测试:您的大数据测试策略应该包括以下测试:数据自动化工具侧重于如何处理输入数据，并通过比较输出文件和输入文件来验证业务逻辑是否正确实现。
数据存储测试:在大数据自动化测试工具的帮助下，QA测试人员可以通过对比输出数据和仓库数据来验证输出数据是否正确加载到仓库中。
数据迁移测试:这种类型的大数据软件测试遵循数据测试的最佳实践，无论何时应用程序转移到不同的服务器或任何技术变化。数据迁移测试可以验证数据从旧系统迁移到新系统时所经历的停机时间最少，且没有数据丢失。
大数据测试的挑战
测试非结构化数据时所面临的挑战是预料之中的，特别是在实现大数据场景中使用的工具时。本大数据测试教程揭示了这两种情况大数据测试的挑战和解决方案这样你就可以一直遵循数据测试的最佳实践。
数据的异构性和不完整性
问题当前，许多企业为了进行日常业务，需要存储大量的数据。测试人员必须审核这些大量的数据，以确认其准确性和与业务的相关性。手动测试这种级别的数据，即使有数百名QA测试人员，也是不可能的。
解决方案:大数据自动化是大数据测试策略的关键。事实上，数据自动化工具的设计目的是检查这些数据量的有效性。确保指派擅长为大数据应用创建和执行自动化测试的QA工程师。
高可伸缩性
问题工作负载的显著增加会极大地影响大数据应用程序的数据库可访问性、处理和联网。尽管大数据应用程序的设计初衷是处理海量数据，但它可能无法处理巨大的工作负载需求。
解决方案:您的数据测试方法应包括以下测试方法:
- 集群技术:将大量数据平均分配到集群的所有节点。这些大型数据文件可以很容易地分割成不同的块，并存储在集群的不同节点中。通过复制文件块并存储在不同的节点中，减少了对机器的依赖。
- 数据分区:这种大数据自动化方法不那么复杂，也更容易执行。您的QA测试人员可以通过数据分区在CPU级别执行并行。
测试数据管理
问题:当QA测试人员无法理解测试数据时，管理测试数据就不容易了。当涉及到迁移、处理和存储测试数据时，在大数据场景中使用的工具只能承载您的团队到目前为止，也就是说，如果您的QA团队不理解大数据系统中的组件的话。
解决方案:首先，你的QA团队应该与市场营销和开发团队协调，以便了解从不同资源中提取数据、过滤数据以及预处理和后处理算法。为指定通过大数据自动化工具运行测试用例的QA工程师提供适当的培训，以确保测试数据始终得到恰当的管理。
最佳大数据测试工具
只有当强大的测试工具到位时，QA测试人员才能享受大数据验证的优势。本大数据工具教程推荐在开发大数据测试策略时回顾这些高评价的大数据测试工具:
Hadoop
大多数专家数据科学家会认为，没有这个开源框架，技术堆栈是不完整的。Hadoop可以存储大量的各种数据类型，并以顶级的处理能力处理无数的任务。确保你的QA工程师执行Hadoop大数据性能测试有Java知识。
HPCC
站H本-PerformanceComputingCLuster，这个免费工具是一个完整的大数据应用解决方案。HPCC具有高度可伸缩的超级计算平台，其架构通过支持数据并行、管道并行和系统并行提供高性能的测试性能。确保QA工程师理解c++和ECL编程语言。
Cloudera
Cloudera通常被称为CDH (Cloudera Distribution for Hadoop)，是企业级技术部署的理想测试工具。这个开源工具提供了一个免费的平台发行版，包括Apache Hadoop, Apache Impala, Apache Spark。Cloudera易于实现，提供高安全性和治理，并允许团队收集、处理、管理、管理和分发无限数量的数据。
卡珊德拉
大型行业参与者选择Cassandra进行大数据测试。这个免费的开源工具的特点是一个高性能的分布式数据库，设计用于处理商品服务器上的大量数据。Cassandra提供了自动复制、线性可扩展性和无单点故障，使其成为最可靠的大数据测试工具之一。
风暴
这个免费的开源测试工具支持非结构化数据集的实时处理，并与任何编程语言兼容。Storm在规模上是可靠的，无故障的，并保证处理任何级别的数据。这个跨平台工具提供多种用例，包括日志处理、实时分析、机器学习和连续计算。
大数据测试的好处:
从一个大数据测试案例研究到另一个大数据测试案例研究，许多公司都可以吹嘘开发大数据测试策略的好处。这是因为大数据测试的目的是定位定性的、准确的和完整的数据。只有在确认从不同来源和渠道收集的数据符合预期时，应用程序才能改进。
你的团队还能从大数据测试中获得什么额外的好处?这里有一些优点想到:
- 数据的准确性:每个组织都努力为业务规划、预测和决策提供准确的数据。在任何大数据应用中，这些数据都需要验证其正确性。这个验证过程应确认:
- 数据注入过程是没有错误的
- 完整正确的数据加载到大数据框架中
- 数据处理验证基于设计的逻辑正常工作
- 数据访问工具中的数据输出按照要求是准确的
- 经济高效的存储:在每个大数据应用的背后，都有多台机器用来存储从不同服务器注入到大数据框架中的数据。每一个数据都需要存储，而存储并不便宜。这就是为什么要根据配置(如数据复制因子和数据块大小)彻底验证注入的数据是否正确存储在不同的节点中。
请记住，任何结构不好或状态不好的数据都需要更多的存储空间。一旦数据被测试并结构化，它消耗的存储就会更少，最终变得更划算。 - 有效的决策和经营策略:准确的数据是关键业务决策的支柱。当正确的数据交到真正的人手中时，它就变成了一个积极的特征。它有助于分析各种风险，只有有助于决策过程的数据才会出现在画面中，并最终成为做出合理决策的巨大帮助。
- 在正确的时间提供正确的数据:大数据框架由多个组件组成。任何组件都可能导致数据加载或处理的性能不佳。无论数据多么准确，如果不能在正确的时间得到，它都是没有用的。使用不同数量和种类的数据进行负载测试的应用程序可以快速处理大量数据，并在需要时提供信息。
- 减少赤字，增加利润:由于很难确定错误的原因和位置，大数据不足成为企业的一大漏洞。另一方面，准确的数据改善了整个业务，包括决策过程。测试这样的数据将有用的数据从非结构化或坏数据中分离出来，这将增强客户服务并提高业务收入。
大数据测试策略的下一步
对大数据进行全面测试需要专业知识，以便在规定的时间和预算内实现可靠的结果。您只能通过使用一个专门的QA专家团队来获得测试大数据应用程序的最佳实践，该团队在测试大数据方面具有丰富的经验，无论是内部团队还是外包资源。
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