由于自己的新课程要上线，需要一个答疑的社区，因为自己的项目现在已经比较复杂了。比如说在线教育系统我用的是django做的开发，并用用了uwsgi的方式协同着nginx做的部署，而我的整体的爬虫系统，也可以理解为流量变现系统，采用的是基于colly的爬虫以及类似于python方式的零散使用，比如各种各样的脚本（之前我都是习惯于用python来做这件事的，但是现在已经习惯了用golang的方式），而我的收款微服务是基于java进行开发的，现在整套CICD已经处于完备的阶段，但是不准备部署到线上，暂时业务的体量感觉是没有必要的，总之，业务类型还是比较庞杂的，但是业务体量不够大，没必要很多业务做微服务化，增加了业务的复杂程度，短期内也无肉眼可见的可观收益。
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
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。
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
工业交换机在出厂前要经过哪些测试呢？测试过程又是怎么样的呢？主要是工业交换机性能检验和可靠性检验，又包括了电阻检验、电容耐压测试、电源功率测试、线材、模块、电缆、网卡数据流量性能测试、高低温耐冲击测试（-40度~85度）主板启动测试、第一次振动测试、第一次数据测试、高温老化测试、第二次振动测试、高压耐压测试、第二次数据测试等等。
在大部分公司，程序员做完功能后，会有专门的测试部门同学来进行专业的测试。但其实早期很多大公司都没有测试岗，是随着测试的技能越来越多，对能力要求越来越高，才专门有了测试的岗位。
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
数据中台产品工具很多，管元数据，管开发，管安全等等，中间涉及到角色也很多数据产品、数据架构师、数据开发、应用开发、分析师……多个角色。既然数据中台要用到这么多工具，又涉及这么多角色，如果没有配套的协同流程和规范，那也没办法达到数据中台高效、高质量、低成本的建设目标。来看几件有意思的事儿。
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。
电子时钟模块在很多系统上都会背集成，是一个运用比较广泛的模块，针对电子时钟，我们应该当如何设计测试用例呢？
最后，其实所有的数据测试可以在云服务器进行，大家可以看看腾讯云的相关服务，买来作为测试数据的服务器非常不错，最低只要38一年
信息熵(约翰·香农 1948《通信的数学原理》，一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小)
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？
接口测试向来是测试行业招聘需求的重点，各位测试同学也在工作中或多或少接触过接口自动化的相关工作内容。我相信，不管从执行角度，设计角度，度量角度上考虑接口测试这件事，各位都会遇到一些难点，下面我就从几个点来理一下如何解决这些问题。
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。
让我们一起来看看 Zilliz 研发效能高级经理、15 年测试老兵沈立彬的心得体会吧！
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
公司在数据和分析能力上投入了大量资金，为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道，每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂，重要的是要有工具和实践来开发和调试更改，并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法，但它们并不相同。
http://tapd.oa.com/Greenplum/markdown_wikis/view/#1010134541008425443
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。
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~
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
2021年年初的CES中，英特尔带着第十一代酷睿的Tiger Lacke H35平台进入大众市场。这次发布会英特尔一次性发布了三款H35处理器型号——i5-11300H、i7-11370H和i7-11375H SE。以i5-11300H为例，来看看英特尔在这次革新中有什么提升，H35平台又是在电子市场充当什么样的角色？
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。
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。
结构化数据工具，协助产生结构化数据标记辅助的工具，我们已经知道选择那种结构化数据标记，现在将介绍几种结构化数据工具，帮助创建和测试结构化数据标记。
5.2 岭（Ridge）回归、套索（Lasso）回归与弹性网络（Elastic Net）的基本概念
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。
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。
sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001,warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic')
最近一直在进行一些数据库的测试工作，在使用测试工具的时候也发现了一些问题，有所感触，看看有没有有同感的同学。
编程练习 定义一个函数，向函数内传入形参num, num1, num2，如果num小于100，则计算num1 和 num2的积并打印；否则计算num1 和num2的和，然后打印输出 任务 定义函数名为oper的函数 当num值小于100时，求两数的乘积，反之求两数的和 调用函数，向函数内传入1314, 52, 0和5, 2, 0两组数据测试结果 原始代码 def oper(num, num1, num2): # if条件判断num小于100的情况 # 对num1和num2进行乘法运算，并输
1 线上数据测试模型 1.1背景 随着移动互联网的发展，移动app质量要求越来越高，传统行业质量的保证方式是测试人员在app开发过程中进行阶段性的测试，这种测试方式我们可以称之为主动测试，即测试人员主动对app进行测试。这种测试最典型的模型如下： 图1 传统测试 测试质量的高低取决于用例输入的全面性，体现在产品上莫过于包含场景和数据。 虽然测试人员借助于自身测试经验和一些测试理论（探索性测试、精准化测试等）已覆盖了产品绝大部分功能，但依然存在不够全面和不具有针对性等问题。某些功能测试人员是无法测试保证
本文根据 ArchSummit 全球架构师峰会（深圳站）来自抖音数据研发负责人王洋的现场分享实录整理而成（有删减），本次分享主要包含字节跳动数据研发的模式与挑战、DataOps理念在字节的具象 、DataOps产品化及落地、最佳实践、未来展望五个部分，分享内容皆来自于字节跳动业务实践经验。
所谓并行执行，是指能够将一个大型串行任务（任何DML，一般的DDL）物理的划分为叫多个小的部分，这些较小的部分可以同时得到处理。 何时使用并行执行: 1、必须有一个非常大的任务
sklearn.preprocessing.StandardScaler：通过去除均值和缩放单位方差来标准化特征
自己测测，把注释该放出来的放出来。数据我基本收走了，要数据自己动手，留下点印象也是好的。
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：
随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用 OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时，性能是一个非常重要的因素。因此，本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现，以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。
与沃尔玛Walmart建立EDI连接，需要有Retail Link访问权限，Retail Link是沃尔玛Walmart的供应商平台，供应商可以在这个平台上进行EDI项目的连接测试、业务测试以及正式切入生产。想要获取这个访问权限需要联系沃尔玛的Retail Link团队。
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