Day 8-2: 大数据测试系列问题!(答案公布)
提问: 大数据功能测试的步骤有哪些?
回答:1.)数据分段验证;2.)MapReduce验证;3.)输出验证; 大数据测试实现被分成三个步。
Step 1:数据阶段验证
大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证:
·来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统
·将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配
·验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置
该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。
Step 2:"MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce的验证。在这个阶段,测试者在每个节点上进行业务逻辑验证,然后在运行多个节点后验证它们,确保如下操作的正确性:
·Map与Reduce进程正常工作
·在数据上实施数据聚合或隔离规则
·生成键值对
·在执行Map和Reduce进程后验证数据
Step 3:输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括:
·检查转换(Transformation)规则被正确应用
·检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中
·通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏 :) 步骤一:数据分级验证 步骤二:"MapReduce "验证 步骤三:输出验证阶段 数据导入/预处理验证、MapReduce数据输出验证、验证大数据ETL到数据仓库、验证分析报告
步骤一:数据分级验证 步骤二:"MapReduce "验证 步骤三:输出验证阶段
Step 1:数据阶段验证
Step 2:"MapReduce"验证
Step 3:输出阶段验证 步骤一:数据分级验证 步骤二:"MapReduce "验证 步骤三:输出验证阶段 同 5 大数据测试实现被分成三个步。
Step 1:数据阶段验证
大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证:
·来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统
·将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配
·验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置
该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。
Step 2:"MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce的验证。在这个阶段,测试者在每个节点上进行业务逻辑验证,然后在运行多个节点后验证它们,确保如下操作的正确性:
·Map与Reduce进程正常工作
·在数据上实施数据聚合或隔离规则
·生成键值对
·在执行Map和Reduce进程后验证数据
Step 3:输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括:
·检查转换(Transformation)规则被正确应用
·检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中
·通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏
大数据测试实现被分成三个步。
Step 1:数据阶段验证
大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证:
·来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统
·将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配
·验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置
该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。
Step 2:"MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce的验证。在这个阶段,测试者在每个节点上进行业务逻辑验证,然后在运行多个节点后验证它们,确保如下操作的正确性:
·Map与Reduce进程正常工作
·在数据上实施数据聚合或隔离规则
·生成键值对
·在执行Map和Reduce进程后验证数据
Step 3:输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括:
·检查转换(Transformation)规则被正确应用
·检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中
·通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏 LS+1
大数据测试实现被分成三个步。
Step 1:数据阶段验证
大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证:
·来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统
·将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配
·验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置
该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。
Step 2:"MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce的验证。在这个阶段,测试者在每个节点上进行业务逻辑验证,然后在运行多个节点后验证它们,确保如下操作的正确性:
·Map与Reduce进程正常工作
·在数据上实施数据聚合或隔离规则
·生成键值对
·在执行Map和Reduce进程后验证数据
Step 3:输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括:
·检查转换(Transformation)规则被正确应用
·检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中
·通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏
大数据测试实现被分成三个步。
Step 1:数据阶段验证
大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证:
·来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统
·将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配
·验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置
该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。
Step 2:"MapReduce"验证
大数据测试的第二步是MapReduce的验证。在这个阶段,测试者在每个节点上进行业务逻辑验证,然后在运行多个节点后验证它们,确保如下操作的正确性:
·Map与Reduce进程正常工作
·在数据上实施数据聚合或隔离规则
·生成键值对
·在执行Map和Reduce进程后验证数据
Step 3:输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括:
·检查转换(Transformation)规则被正确应用
·检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中
·通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏 步骤一:数据分级验证 步骤二:"MapReduce "验证 步骤三:输出验证阶段 Step 1:数据阶段验证Step 2:"MapReduce"验证Step 3:输出阶段验证 数据导入/预处理验证、MapReduce数据输出验证、验证大数据ETL到数据仓库、验证分析报告 学习 不晓得,测试流程应该与一般的功能测试一样吧,测试重点在数据的准确性、字段类型的匹配度以及性能等方面吧。 同2
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