什么是大数据 大数据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。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时,功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言,如何高效正
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
大数据已经成为当今的热门话题,随着数据量不断增加,大数据的测试变得越来越重要。本文将介绍大数据测试的概念、目的、测试类型、测试工具和测试策略。
近两年互联网行业动不动就喊着“大数据”的口号,大数据的诞生让很多企业节省人力物力实现精准营销获得丰厚利润。随着数据工程和数据分析技术的不断进步,大数据测试不可避免。
Hi,大家好。随着各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长,相应的,对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。医疗、能源、通信、零售业、金融、体育等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值,马爸爸认为,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,即Data Technology数据科技。大数据测试或将成为未来的一个热门的职业方向,以下就给大家揭开大数据测试的神秘面纱。
首先,我想让大家思考一个问题:如果你不懂大数据架构,你是否能保障大数据输出数据质量?
大数据测试是对大数据应用程序的测试过程,以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时,平稳无差错地运行。
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么,你如何测?中,我介绍了大数据系统测试之基准测试。本篇将从大数据基准测试是什么,为什么做大数据基准测试,大数据基准测试的步骤有哪些三个方面来谈谈笔者如何进行大数据基准测试,希望对大家有所帮助。
大数据测试,在当前的测试领域是一个相对比较新的领域,而且难度也非常大。大数据测试从某种意义来说和人工智能测试有点类似,测试数据的量比较大,而test oracle又不像传统测试那样容易定义。另外大数据测试人员还必须懂得大数据的专业工具比如hadoop、HDFS、HiveQL、 Pig等,同时最好也需要懂python等语言,对测试人员的综合要求非常高。
前言:现在大数据这么火,那么作为测试人员,我们应该怎么进行大数据测试?需要具备怎样的测试能力?
大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
大数据特征 即通常所讲的大数据4V特征: Variety:数据类型分为结构化数据、半结构化数据(例如电子邮件、办公处理文档)、非结构化数据(文本、音频、视频等等) Velocity:大数据具有时效性,
近日,工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果,通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品,覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩,其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产,在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
大数据测试可以定义为涉及检查和验证大数据应用程序功能的过程。大数据是传统存储系统无法处理的大量数据的集合。
今天越来越多的企业认识到,大数据的掌控和分析能力将成为竞争力的核心,企业对大数据的投资也在不断扩大。Gartner调查显示,73%的企业计划在未来两年内投资大数据。以开源Hadoop、Spark等为基础的大数据基础平台解决方案和云服务如雨后春笋不断涌现,形成了近200亿美元的市场规模。然而对于很多企业用户来说,如何评价一个大数据平台的综合能力,常常是选型、平台建设和系统优化时面临的一大挑战。目前来看,国内外还缺乏一套能体现大数据特点,又简便易行,且被工业界广泛认可的大数据平台性能测试标准与工具。 记者日前
随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化,大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说,大数据具有3V特性,即Volume(海量)、Velocity(高速)和Variety(多样)。TPC联合主席、Cisco高级工程师Raghunath Nambiar进一步认为大数据还面临Value(价值)和Veracity(精确)的挑战。如何客观地比较不同数据管理系统,即大数据测试基准的选择,成为一个重要的研究课题。 事务性能管理委员会(TPC)是目前最知名的数据管理系
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在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么,你如何测?中,如果细看的小伙伴会发现通篇仅在基准测试的时候,提到过性能,那么是否在大数据领域基准测试即性能测试呢?本篇带着这个疑问,我将和大家聊聊大数据中的性能测试,性能测试的步骤,以及分享一个大数据性能测试案例,希望对大家有所帮助。
基于业内对大数据技术的需求,各种基于开源技术的商业产品得到了长足的发展。然而对于用户来说,如何才能客观地比较不同的数据管理系统,基准测试的研究也被提了出来。本文中,谭磊讲解了大数据测试基准应该具有的要素,并以此为基础对比了现有的大数据测试基准,然后重点讨论TPC-DS测试基准。 以下为原文: 随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化,大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说,大数据具有3V特性,即Volume(海量)、Velocity(高速)和Vari
2.在新版本/新的生产环境 发布之后获取性能基线,建立可度量的参考标准,为其他测试场景或者调优过程提供对比参考
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,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。
紧接上篇【rainbowzhou 面试2/101】项目介绍,接下来面试官会开始就你的介绍,进行技术面、技术点、甚至到技术细节的提问,那么相应地就会要求我们对回答的技术面、技术点,对应实现的技术细节,做到胸有成竹或滚瓜烂熟的程度。
本话题暂不探讨是否有必要编写详细的测试用例,在确定要交付详细的测试用例这个前提下,分享如何更高效地完成测试用例的编写。
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么,你如何测?中,我提到了大数据的测试还有一类,即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等,今天就聊聊关于用户画像的那些事,希望对大家有所帮助。
转自|煎蛋 作者|ivy 研究人员们开发出了一种廉价快速的方法,只需一滴血,就能检测出一个人的病毒感染史。病人即使在没有表现出任何明显症状的情况下,医生也能通过这种方法了解以往感染过或是还继续在感染病人的病毒。这一技术的出现意味着医生能够在病人身上筛查所有可以感染人的病毒,它可以改变例如丙型肝炎和艾滋病等严重感染的检测方式,这些病毒可能潜伏在体内多年而不被发现。 研究者Stephen Elledge说:“通常,如果医生想要知道病人是否感染了某种病毒,他们先要猜测是何种病毒,然后针对这种病毒进行检测。这种
在这周五我们举办了测开分享会第十一期的分享,现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识。本次整理内容包含我们的V咖越女老师的分享内容,部分提问及回复,还有一部分小伙伴的讨论内容(关于提问与讨论环节语音比较多,由于篇幅原因,芒果这里没有像往常一样做整理,大家都可听语音版的)。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴,请积极参与到我们分享会中来,我们的分享会每两周就有一次哟~
在【rainbowzhou 面试8/101】技术提问--如何进行大数据基准测试?中,我介绍了如何进行大数据基准测试。本篇来说说常见的一些大数据基准测试工具,希望对大家有所帮助。
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大数据 活动时间:2017年12月20日 斗鱼直播分享 活动介绍:TMQ在线沙龙第三十六期分享 本次分享的主题:大数据。 共有65位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗? 请往下看吧! 嘉宾 刘楚蓉:腾讯高级测试工程师。过去主要负责移动端产品质量体系建设、自动化工具开发、大数据业务测试等。在移动端质量体系建设及大数据测试方面有丰富的经验。 分享主题 大数据业务介绍 研发效率提升思路 实例分享 问答环节 1、这个平台是使用的什么工具?自己开发的吗?和大数据有什么关系呢? 答:平台开发使用的是
原文标题:What You Need To Do To Get Big Data To Work For You
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案,旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力,以及智能化应用场景,为企业提供全方位的大数据支持。
目前,大数据行业面临人才荒的现状,伴随大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐,同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师,这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此,互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢,获取大数据认证就是极佳的方式。 如今,数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师,以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求,很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下,如果拥
引言: 大数据时代,业界各巨头都在投入重兵打造自己的大数据平台,分析挖掘蕴藏在数据金矿中的价值。在腾讯,数平承建了公司级大数据平台,我们的测试团队也有幸一起搭上了大数据的航母。这是一种机遇,更是一种挑战。因为大数据平台的技术复杂度、机器规模、容量、发展速度等都远非传统的后台系统可比,以前积累的测试方法和建设的工具平台很多并不适用于大数据测试,业界也没有很成熟的方法可以借鉴。这就需要我们在测试思路和方法上主动探索、大胆创新,过程中难免有弯路和挫折,但我们的成长和收获更多。 本文旨在介绍测试团队
在当今信息爆炸的时代,大数据和人工智能(AI)已经渗透到我们生活的每一个角落。机器学习作为AI的核心技术之一,与大数据的结合为我们提供了前所未有的机会,从海量数据中挖掘出有价值的信息,进而推动科技的进步和社会的进步。
文|傅志华 传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试,这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题,导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信,随着大数据的发展,大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。 一、大数据用于品牌研究 品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。 1)品牌认知度是品牌资产的重要组成部分,品
敏捷大数据,即在敏捷理念原则指导下,构建出一系列通用平台工具,和一整套大数据应用全生命周期方法学,以支撑更轻量、更灵活、更低门槛的大数据实践。本文从理论层面整体解释我们所理解的“敏捷大数据”。
存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
大数据行业作为IT行业中的“大熊猫”,他就像这个行业冉冉升起的新星。当然也正是由于它还处于萌芽阶段,所以在这个领域会出现很大的人才缺口。我们通过整理一些这个行业大数据专家的观点,使想要从事大数据行业的你更加清晰明了。
面对大数据传输安全相关的挑战和威胁,业界针对安全防护技术进行了针对性的实践和调研。本文主要从平台安全、数据安全、隐私保护三个方面对大数据传输安全技术的发展进行阐述。
近日,由腾讯大数据团队主导的Ozone 1.0.0版本在Apache Hadoop社区正式发布。经过2年多的社区持续开发和腾讯内部1000+节点的实际落地验证,Ozone 1.0.0已经具备了在大规模生产环境下实际部署的能力。 Ozone 是Apache Hadoop社区推出的新一代分布式存储系统,它的出现满足了大量小文件的存储问题,解决了Hadoop分布式文件系统在可扩展性上的缺陷。作为Hadoop生态圈的一款新的对象存储系统,能够支持百亿甚至千亿级文件规模的存储。 腾讯大数据团队Ozone项目负
根据IDC全球半年度大数据和分析支出指南的最新预测,到2022年全球大数据和业务分析解决方案的收入将达到2600亿美元。在大数据和业务分析解决方案上投资增长最快的行业包括银行(复合年增长率13.3%)、医疗、保险、证券和投资服务、电信,每个行业复合年增长率都是12.8%。由此可见,大数据类项目在未来的地位将会越发重要,而作为QA,在大数据项目急速扩张的大背景下,也将迎来新的机遇和挑战。
随着大数据平台型产品方向的深入应用实践和Docker开源社区的逐渐成熟,业界有不少的大数据研发团队开始使用Docker。简单来说,Docker会让大数据平台部署更加简单快捷、让研发和测试团队集成交付更加敏捷高效、让产线环境的运维更加有质量保障。
上篇【rainbowzhou 面试4/101】技术提问中,我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景,以及相应地测试方法。那么在实际大数据项目过程中,会遇到哪些问题呢?本篇就带你了解大数据测试过程中遇到的一些经典测试问题,并针对问题如何解决及经验教训进行相应说明,希望对大家有所帮助。
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