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。
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。
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。
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？
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。
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
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
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~
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。
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。
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。
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。
看完今天的分享对你是不是有所启发呢，有任何想法都欢迎大家后台私信我，一起探讨交流。
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。
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。
当前，各行各业在时代浪潮的推动下，正在快速发展，与此同时，市场对于软件测试工程师的需求也在不断上升。我认为对于测试人员的门槛，是门槛会在门里面的。测试人员只有踏入做测试行业这条路，才会发现测试并不简单。当然在测试人员积累了工作经验后，可以根据自身兴趣，往合适的方向发展。eg：
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，
这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记：大数据测试 整个学习笔记以短文为主，记录一些关键信息和思考 预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号：开源优测 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。 Bigbench 由Teradata、多伦多大学、InfoSizing、Oracle开发，其设计思想和利用扩展具有研究价值，可以参阅论文Bigbe
物联网设备固件安全分析项目译文 概述 固件分析项目旨在为物联网Attack Surface“设备固件”提供安全测试指导: 分类 设备固件漏洞 - 过期的核心组件- 无技术支持的核心组件- 过期和/或自签名证书- 在多个设备使用相同的证书- 管理web界面漏洞- 硬编码或易于猜测的凭据- 敏感信息暴露- 敏感URL信息暴露- 加密密钥暴露 建议 - 确保开发人员能够使用并支持升级至最新软件- 确保设备具备健壮性的更新机制- 确保开发人员使用有技术处支持的、最新的软件- 开发一种机制，确保在旧证书过期时安
在中国大部分企业客观的讲，基本没有意识到数据质量的重要性，更没有专门的数据质量测试计划、团队、投入等。
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。 介绍 一句话介绍： Dr.Elephant是Apache Hadoop和Apache Spark的job级和工作流级性能监视和调优工具。 由Linkedin开源贡献，github地址为： https://github.com/linkedin/dr-elephant 定位： 成一个对Hadoop和Spark任务
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
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。
有做测试的小伙伴留言，说做测试太苦了，问有哪些测试类书籍推荐？今天我整理了测试类的书单。
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。
前言 在进行大数据测试之前，我们必须了解下大数据处理的的相关技术体系，今天主要学习和了解了hadoop家族，这里记录下来分享给大家。 hadoop家族产品 hadoop项目地址： http://had
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。本文旨在介绍测试团队在大数据测试和平台建设方面的一些做法和经验，抛砖引玉，共同探讨...... （完整内容请点击“阅读全文”）
在最近几年中，技术以多种形式发展。从开发到测试再到持续交付，我们已经看到了IT行业的许多变化。但是，软件测试过程遇到了最积极的变化，特别是在测试过程中引入自动化之后，测试人员可以轻松便捷地测试Web应用程序或网站。
从事车险行业的朋友，在日常测试过程中，需要各种车牌号码用于测试，如果在自动化测试过程中，则更需要去生成各种合规的车牌号码，
在【rainbowzhou 面试6/101】技术提问--举例说明你写的ETL测试用例？中，我介绍了ETL测试中常见的ETL测试场景及用例。那么面试官可能会追问你在实际大数据项目过程中，你设计完用例后，如何准备测试数据？本篇聊聊这个话题，希望对大家有所帮助。
随着数字化技术应用的广泛普及，业界对于软件测试的要求也在持续迭代与增加。当前，越来越多的企业和组织都相继采用了Agile (敏捷)和DevOps之类的软件开发方法，以鼓励和促进测试团队和开发团队之间的紧密协作。根据Gartner的预测：到2020年，IT行业的开发总成本将从3.76万亿美元增长至3.87万亿美元。而到了2023年，全球相应的软件测试市场，预计将出现14%的综合年度增长率。可见，无论您是否在这个行业，由软件技术开发出的各种应用正在渗透和影响着我们的日常生活。而软件质量的保证离不开完善可靠的测试实践。下面让我们基于当前的技术和测试趋势，来大胆地预测该领域在2022年的五大重要发展趋势吧。
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。
The OWASP IoT Attack Surface Areas (DRAFT) are as follows:
大数据、人工智能是当前也是未来几年IT部门的重点建设方向，新的技术可以为业务突破盈利瓶颈，带来新的增长点，同时我们也发现数据中台也频频在最近的企业财报予以体现，相关的技术岗位需求也是供不应求，与之形成对比的是，我们发现在招聘网站上很少有专职的数据测试岗位。 我们相信技术始终是为业务创造价值的，大数据也要输出他的产品（数据），产品必须要有质量的管控才可信，测试人员可以借助这个契机进行赛道的转换，在数据测试中形成自己的一套方法论参与到这个新技术引领的浪潮中。
SQLite单表4亿订单，大数据测试 SQLite作为嵌入式数据库的翘楚，广受欢迎！ 新生命团队自2010年以来，投入大量精力对SQLite进行学习研究，成功应用于各系统非致命数据场合。 SQLite极致性能 关闭同步，Synchronous=Off，提升性能。添删改操作时不必同步等待写入磁盘，操作系统会延迟若干毫秒批量写入 设置WAL模式，Journal Mode=WAL，减少锁定。写入向前日志模式，避免多线程访问时锁定数据库，写入时不必使用排它锁影响其它线程读取，而是把事务操作写入到WAL文件中，延迟合
在【rainbowzhou 面试4/101】技术提问--什么是ETL，ETL测试怎么做？中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应的测试方法。那么面试官可能会继续追问你在实际项目过程中，你设计、执行的用例有哪些？本篇就带你了解ETL的测试用例有哪些，希望对大家有所帮助。
SQLite作为嵌入式数据库的翘楚，广受欢迎！ 新生命团队自2010年以来，投入大量精力对SQLite进行学习研究，成功应用于各系统非致命数据场合。
使用良好的测试框架，可以提升测试的效率，使得测试覆盖率得到进一步的提升，但我们清晰的知道，开始是一个痛苦的过程，通过本文你可以得到测试框架的基本原理。
1．对自动化测试有了理性的认识。前几年，无论参加什么测试会议，都是提及自动化测试的。虽然没有说自动化测试是万能的，但是许多人都感觉到好像只要企业上了自动化测试，软件的质量就得到了保障，就不会有Bug出现。从2020年开始，我就发现人们对自动化测试有了理性的认识，深切的感觉到了以功能为主的自动化测试目的在于新版本发布，验证回归测试用例是否能够正确地运行；手工测试仍然是发现缺陷的主力军，对于新功能，新老功能结合的功能，还是需要大量的手工测试；以性能为主测试必须依赖于自动化测试工具，比如LoadRunner、JMeter、Gatling、Locust；以安全为主测试同时依赖于工具和手工，手工测试主要处理与业务相关的安全测试；而工具主要处理与业务无关的安全测试，比如XSS攻击、SQL注入等等。
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