当然，我说的是最基础的功能测试的岗位需求已经很少了，而自动化、性能、安全乃至于以后可能出现的大数据测试、AI测试仍存在着非常多的机会。“长江后浪推前浪，前浪死在沙滩上”，曾经一句让人会心一笑

tomcat相关增加jvm堆栈的内存我们在做大数据测试时常常会碰到这样一类错误：outofmemoryerror:

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2异常性测试，断网，断电，服务器异常等情况二，稳定性测试指的是性能测试，压力测试1基准性能测试，通过压服务器端口及客户端在不同网络环境下响应速度2大数据测试，在特定环境下，客户端一次性更新大量数据及人员列表另有其

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近期在做一个数据报表的项目，原数据在mysql中，现数据量上百万后，整个报表无法查询。故学习hadoop、kylin相关知识，学习过程中碰到了不少问题，后续讲统一整理发布本篇主要为记录为学习准备的测试数据模拟订单测试数据，文件为mysql导出的csv文件，比较好处理，可以导入hive，或者导入mysql数据库，适用于想学习大数据或测试mysql性能等场景。如果是test_order_all.zip

#coding:utf-8frompyspark.sqlimportSparkSessionimportosif__name__=='__main__':os.environ['JAVA_HOME']='C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_211'print(os.path)spark=SparkSession\.builder\.appName("PythonSparkS

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有待进一步大数据测试#ifndef__FIB_HEAP__#define__FIB_HEAP__#include"PQ.h"templateclassfib_heap:publicPQ{private:

大数据是个神马鬼根据麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。简单点说就是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。大数据市场前景阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTech

大数据测试数据传输过程中，涉及到在多种存储介质中传输，如Kafka，hive，mysql等，如何验证数据准确性，给出测试方案根据给定的环境条件，

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在性能测试中，我们经常会涉及到测试数据，对于测试数据我们可以为两种：一种是执行测试用例中使用的测试数据；另一种是在大数据量下测试时需要的测试基础数据。两者的主要区别是在于是否会在测试中直接用于测试执行。测试基础数据可以转化为测试数据。在这里主要说明测试基础数据。一个系统经常会规划多年的业务规模，并对其性能提出要求。在测试设计时就需要测试在系统运行了多年时的性能，此时数据库中会有大量的历史数据，我们

最近一直想在大数据方面做更为全面的测试，但是涉及这一块目前资料较少，所以抛砖引玉，希望有同行互相交流~~一、ETL测试ETL，Extract-Transform-Load的缩写，将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程.ETL工具较多，用过的是informatica.它从目标表抽取数据加载到结果表hive数据库.测试思路:a.测试抽取的符

2019年的目标主要是在以下四方面：1.软件技术相关的知识学习测试基础，数据库基础，Java编程，网络知识基础大数据测试及开发入门专业书籍阅读5本；2.职场加速器和收入倍增课程的学习3.下半年9月份的PMP

简介HiBench是一套基准测试套件，用于帮助我们评估不同的大数据框架性能指标（包括处理速度、吞吐等）的负载指标，可以评估Hadoop、Spark和流式负载等，具体的工作负载有：SortWordCountTeraSortSleepSQLPageRankNutchindexingBayesKmeansNWeightenhancedDFSIO等等同样的它还可以用于评估SparkStream、Flink

数据质量定义先搜索了一把，发现当前对于数据质量的定义没有一个共识的定义，通过阅读一些资料，做了些总结，可以从以下几个方面来定义数据质量：从用户层级定义数据质量：即满足特定用户预期需要的程度从数据本身定义数据质量：即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量（真实性、完备性、自治性等）从数据约束关系定义数据质量：即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量从数据过程定义数据质量：即从

关于大数据测试策略、大数据应用测试步骤、大数据测试流程等等，你应该也听到很多人给你科普过这些基本的知识了，在这就不再冗述了。

大数据基础什么是大数据处理框架？处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。Hadoop—批处理的处理框架Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+Mapreduce（数据处理）Hadoop可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为

进入大数据测试领域已有近1年时间，今天特意梳理了在项目实践中针对大数据测试方面的一些有效流程和方法

http://www.raincent.com/content-10-10587-1.html大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色。什么是大数据?大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架

大数据，已经成为了一个时代的代名词，当今的互联网属于大数据时代，大数据时代的到来，颠覆了以往对数据的惯性思考方式，要保证数据执行，软件质量，测试质量，数据使用场景等，都需要重新变换一个新的角度，对软件进行更全方面的思考。之前大数据很少有测试，开发会觉得：测试环境又没有那么多数据，你怎么测？抛开大数据的数据量大的特点，究其根本，他也是为业务服务的，有一句话我非常赞同：一切技术都是为业务服务，脱离业务

场景——表（数据）——语句（负载）——度量场景并发导入95%读5%写50%读50%写读——更改——写指标吞吐量：单位时间内执行的操作数参考文献：TPC标准http://www.tpc.org/tpcx-hs/default.asp?version=1DCA大数据平台基准测试标准http://www.dca.org.cn/content/100665.html博客http://gngj.gog.cn

您可以在这里了解有关大数据，Hadoop和Mapreduce的更多信息在本教程中，我们将学习，大数据测试策略验证大数据应用程序的测试步骤架构测试性能测试测试环境需求大数据测试传统数据库测试大数据场景中使用的工具大

1指标当前性能测试指标和标准尚未完全确立，不同服务测试指标不同，相应的标准也不同，例如接入层服务和后端服务指标是不同的。判断指标不通过的标准超时概率大于万分之一错误概率大于万分之一平均响应时间超过100ms0.99响应时间超过200msqpm（每分钟处理的请求量）小于2wqpm波动范围（标准差）正负3cpu使用率平均每核超过75%负载（load）平均每核超过1.5jvm内存使用率大于80%gc平均

大数据的特征：数据体量巨大(volume)数据类型繁多(variety)价值密度低(value)处理速度快(velocity)大数据测试的挑战：平台软件的复杂性和发布节奏之间的矛盾通用平台支持多种不同应用带来测试用例数的爆炸对于大规模集群上的问题如何用小规模测试集群暴露处理流程的

针对我们产品线的某些模型产品的需求，开始展开大数据测试，对大数据测试仍然属于摸索和尝试的阶段，大家感兴趣的欢迎拍砖。

高可用具备7*24h的正常运行能力，且具有完善的容错能力.3.高性能毫秒级资源与负载调度管理.4.海量历史数据海量报表与海量数据分析.5.跨平台对于主流软硬件的支持能力.6.易用性集群的管理简单有效.二.大数据测试特点

一、绪论：大数据是大容量、高速率、多形态的信息资产，且需要成本效益、信息处理来增加洞察力和决策创新形式。大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。大数据分析框架测试、算法质量测试、性能测试、大数据安全和隐私软件测试的经典定义：为发现软件错误，而运行软件的活动。基本思路：根据软件需求规格说明书，执行软件操作和输入数据，依据软件实际输出结果和预期输出结果来评判软件是否满

大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产2.大数据测试类型测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理

作为一名开发，可能会被问到大数据测试类相关的知识。虽然可能性不大，但是楼主就被问到了一次，当时那个尴尬呀大数据处理的三个特性：大批量实时性可交互另外，数据质量也同样是大数据测试的一个重要维度。

https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzI0NDQ5NzYxNg==&hid=9&sn=5a57d1e51692be40c713191f5958f909#wechat_redirect什么是BI？BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合

大数据是什么指的是一般单机无法处理的海量数据级，因此，对于此类的数据集，我们需要利用一些大数据处理的框架、工具，完成基于集群的数据处理大数据测试是什么以下描述的都是个人对离线数据测试的看法大数据测试是对系统中生成

阿里妹导读：大数据已然是当下的重要课题，大大小小的企业在重视大数据的同时，也渐渐重视大数据质量的问题。阿里巴巴测试开发专家小郅，今天会分享他对数据测试的系统性思考。文章内容架构清晰，内容较长，建议大家收藏阅读哦~关于数据测试，已有不少同学写过这方面的文章或者开发过工具。为了系统化，我的想法是从数据质量模型入手，分析数据测试的抓手，然后找出数据测试中需要什么样的工具来支撑。这里我也不会过于强调我们做

一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI，包括文件读取与访问控制，元数据操作，锁操作等功能；大数据分析系统的POSIX语义不同，实现的文件系统API也不同，功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点；功能测试工作量大，应该重点考虑应用自动化测试方法进行，同时结合手动测试补充，自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。在多个节点上处理大数据的

一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI，包括文件读取与访问控制，元数据操作，锁操作等功能；大数据分析系统的POSIX语义不同，实现的文件系统API也不同，功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点；功能测试工作量大，应该重点考虑应用自动化测试方法进行，同时结合手动测试补充，自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。在多个节点上处理大数据的

当然，我说的是最基础的功能测试的岗位需求已经很少了，而自动化、性能、安全乃至于以后可能出现的大数据测试、AI测试仍存在着非常多的机会。测试工程师是一个技术岗位。为了彰显这一点，许多公司都把测

自动化测试、性能测试、安全测试，乃至于以后可能出现的大数据测试、AI测试仍存在着非常多的机会。很多测试从业者或多或少会对自己的未来感到迷茫，觉得自己的工作就是用“点点点”，其实不应该这样。

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明白这个道理之后，我们就先来看看大数据测试的主流程是个神马样子的。需求分析。这步考虑的越全面那么后续问题就会越少。测试计划

性能测试和大数据测试怎么测？（如果回答部分工具再细问。）10.app测试、web测试、

前言在软件构造课的实验5时，需要对大数据测试来判断我们程序的性能，最后我的时间总是比室友要慢几秒，在确定了我们读取文件的方式，构建轨道的算法基本复杂度没有区别时，就更加让我疑惑了，最后在仔细对比两个人的算法和

系列文章1：《Win10不需要Cygwin搭建大数据测试环境（1）-Hadoop》2：《Win10不需要Cygwin搭建大数据测试环境（2）-HBase》3：《Win10不需要Cygwin搭建大数据测试环境

作为初学者经常会对Hive和Hbase产生疑问，不知道两者是干啥的，有啥区别，总觉得都是存储数据的。其实他们还真是有本质区别的，请听我慢慢道来~Hbase是nosql数据库，以key-value形式存储数据的，主要用于海量数据的实时查询，比如日志信息。Hive是数据仓库，而非数据库，主要是用来解决数据处理、计算的。开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算两

Hadoop的运行模式单机模式是Hadoop的默认模式，在该模式下无需任何守护进程，所有程序都在单个JVM上运行，该模式主要用于开发和调试mapreduce的应用逻辑；伪分布式模式下，Hadoop守护进程运行在一台机器上，模拟一个小规模的集群。该模式在单机模式的基础上增加了代码调试的功能，允许你检查NameNode，DataNode，Jobtracker，Tasktracker等模拟节点的运行情况

大数据测试学习笔记之监控工具Dr.Elephant随着大数据测试方面的学习扩展得越来越多，开始找了些关于大数据技术方面的监控工具，本文主要介绍linkedin开源的Dr.Elephant监控工具。

大数据测试学习笔记之测试工具集本文主要记录大数据测试的一些基本工具，以便后续用的时候能深入的去学习。

今天老徐在小密圈提问，如何做大数据测试。我就自己以前做运维时，接触到的一些知识，做了简单的说明，这些也都是自己实践过，想要表达的东西。

Hadoop的历史这里就不多说了，网上很多资料，总而言之对于hadoop谷歌和雅虎对于ta的贡献功不可没。更多介绍请自行查看这里：https://baike.baidu.com/item/Hadoop/3526507?fr=aladdinHadoop的应用场景数据分析，如日志系统、推荐系统离线计算海量数据存储Hadoop的核心Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDF