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标题: Day 8-4：大数据测试系列问题！（答案公布） [打印本页]

作者: lsekfe 时间: 2018-1-2 17:10
标题: Day 8-4：大数据测试系列问题！（答案公布）
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提问： MapReduce 验证阶段，测试人员需要验证哪些环节？
回答：1.） MapReduce 进程工作正常；2.）在数据上实现数据聚合或隔离规则；3.）生成键值对；4.）在 MapReduce 进程后验证数据；

作者: 梦想家 时间: 2018-1-2 17:20
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：

作者: libingyu135 时间: 2018-1-2 17:27
Ø Map与Reduce进程正常工作 Ø 在数据上实施数据聚合或隔离规则 Ø 生成键值对 Ø 在执行Map和Reduce进程后验证数据

作者: abcsell 时间: 2018-1-2 17:30
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：

作者: cclovely 时间: 2018-1-2 17:32
Map Reduce进程正常工作
在数据上实现数据聚合或隔离规则
生成键值对
在Map Reduce进程后验证数据

作者: jmdennis 时间: 2018-1-2 17:48
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：
Ø  Map与Reduce进程正常工作
Ø  在数据上实施数据聚合或隔离规则
Ø  生成键值对
Ø  在执行Map和Reduce进程后验证数据

作者: Alawn 时间: 2018-1-2 17:54
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

作者: jingzizx 时间: 2018-1-2 18:06
Map Reduce进程正常工作
在数据上实现数据聚合或隔离规则
生成键值对
在Map Reduce进程后验证数据

作者: xuquan 时间: 2018-1-2 18:10
同 2

作者: jmdennis 时间: 2018-1-2 18:18

作者: 清晨一缕阳光 时间: 2018-1-2 21:15

Map Reduce进程正常工作
在数据上实现数据聚合或隔离规则
生成键值对
在Map Reduce进程后验证数据

作者: Miss_love 时间: 2018-1-3 08:22

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：

作者: Fighting-ing 时间: 2018-1-3 09:06

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：
Ø  Map与Reduce进程正常工作
Ø  在数据上实施数据聚合或隔离规则
Ø  生成键值对
Ø  在执行Map和Reduce进程后验证数据

作者: 海海豚 时间: 2018-1-3 09:07

Map Reduce进程正常工作
在数据上实现数据聚合或隔离规则
生成键值对
在Map Reduce进程后验证数据

作者: 104~牛牛 时间: 2018-1-3 09:13
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：

作者: 自动化小白 时间: 2018-1-3 09:15
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：

作者: applepen 时间: 2018-1-3 11:11
Map Reduce进程正常工作
在数据上实现数据聚合或隔离规则
生成键值对
在Map Reduce进程后验证数据

作者: 赵佳乐SMILE 时间: 2018-1-3 11:33
学习

作者: Fighting-ing 时间: 2018-1-3 21:27

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：

作者: 就是爱测试 时间: 2018-1-4 10:56
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：

作者: 田玉函 时间: 2018-1-5 10:21
mapreduce在运行的过程中大致概括为5个步骤
1. [input阶段]获取输入数据进行分片作为map的输入
2. [map阶段]过程对某种输入格式的一条记录解析成一条或多条记录
3. [shffle阶段]对中间数据的控制，作为reduce的输入
4. [reduce阶段]对相同key的数据进行合并
5. [output阶段]按照格式输出到指定目录

作者: 田玉函 时间: 2018-1-5 10:22
mapreduce在运行的过程中大致概括为5个步骤
1. [input阶段]获取输入数据进行分片作为map的输入
2. [map阶段]过程对某种输入格式的一条记录解析成一条或多条记录
3. [shffle阶段]对中间数据的控制，作为reduce的输入
4. [reduce阶段]对相同key的数据进行合并
5. [output阶段]按照格式输出到指定目录

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