目錄

一、主要內容

二、大數據概述

1、大數據的定義

2、大數據的特點

三、大數據的測試策略

1、大數據面臨的挑戰

2、大數據質量檢測的測試策略

3、大數據測試流程

4、大數據測試工具

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一、主要內容

1、大數據概述 2、大數據測試策略

二、大數據概述

1、大數據的定義

• 是指無法在一定時間內用常規的軟件工具來進行捕捉、管理和處理的數據的集合

2、大數據的特點

• 數據類型多樣
  • 例如發一條微博可能是文字、圖片、視頻；也可能是語法連貫的、語法不連貫的數據
• 數據體量大
  • 數據的增長速度快
  • 例如普通的用戶系統一天增長幾百兆，但是微博幾億用戶加起來每天的數據量就會很大
• 處理速度高速
  • 大數據處理數據時要進行實時的分析，所以處理速度比較快，但是價值密度低
• 價值密度低
  • 要從大數據中獲取有用的信息，就需要分析很多沒有用的、不相關的數據，所以價值密度低

三、大數據的測試策略

1、大數據面臨的挑戰

• 數據的多樣性和不完整性
• 高度擴展性
• 測試數據管理

2、大數據質量檢測的測試策略

• 功能測試
• 性能測試
• 數據提取測試
• 數據處理測試
• 數據存儲測試
• 數據遷移測試

3、大數據測試流程

• 用戶使用
• 數據收集
• 大數據分析
• 缺陷挖掘

4、大數據測試工具

• Hadoop：開源框架，可以存儲大量數據，且具有分布式的處理能力
• HPCC：高性能的計算機集群，是一個免費的完整的大數據的應用解決方案
• Cloudera：企業級技術部署比較理想的測試工具
• Cassandra：免費開源的工具，提供自動的復制、線性的可擴展、無單點故障的相關服務
• Storm：免費開源的工具，支持非結構化數據實時的處理，并且能夠與任何編程語言兼容

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第27章 大数据系统测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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