怎样做大数据测试

测试流程及测试方法没有太大的区别，重点说一下大数据测试相比传统测试的区别：

1、数据规模：大数据测试所涉及的数据规模通常是海量级别的，而平常测试所涉及的数据规模较小。

2、测试工具：大数据测试必要使用专门的测试工具和框架，如HadoopUnit、Apache BigTop、JMeter、LoadRunner等，而平常测试则可以使用通用的测试工具和框架，如JUnit、TestNG等。

3、测试目的：大数据测试的紧张目的是验证大规模数据的质量、性能和可靠性，而平常测试则紧张用于验证软件的功能、逻辑和精确性。

4、测试方法：大数据测试必要使用分布式盘算和存储技能，比方Hadoop、Spark、NoSQL等，以处理处罚和分析大量数据。平常测试则使用传统的单机测试技能，比方单位测试、集成测试、体系测试等。

5、数据量：大数据测试必要处理处罚大规模数据，通常是以千万、亿乃至更多的数据为单位举行测试。平常测试的数据量相对较小，通常以几千、几万或百万级别为单位举行测试。

6、测试环境：大数据测试必要使用大规模集群环境，以模拟生产环境的环境。平常测试则通常使用开发环境或测试环境。

具体测试时，重点思量以下几个方面：

1、数据质量测试：对大数据举行完备性、精确性、划一性等方面的测试，确保数据的质量符合要求。

2、性能测试：测试大数据体系的性能，包罗吞吐量、相应时间等指标，包管体系可以或许遭受高负载的访问。

3、安全测试：测试大数据体系的安全性，包罗访问控制、数据加密等方面的测试，确保数据的安全性。

4、可靠性测试：测试大数据体系的可靠性，包罗故障规复、容错性等方面的测试，确保体系可以或许保持稳固运行。

综上所述：

平常测试通常指对软件体系的功能、性能和安全等方面举行测试，其数据规模相对较小，通常是人为构造的数据集，以确保软件在不怜悯况下的表现符合预期。这种测试通常必要编写测试用例、运行测试、记录测试结果等步调。

而大数据测试则是针对大规模数据举行的测试，旨在验证软件体系可以或许处理处罚、存储和分析大量数据的本事。这种测试必要使用真实的大数据集，测试数据的泉源可以是来自传感器、外交媒体、金融机构等数据源。大数据测试的目的是测试体系的可伸缩性、容错性和性能等方面。

因此，大数据测试必要使用大数据技能，比方Hadoop、Spark等，测试职员必要相识大数据架构和相干技能，对数据的收罗、存储和处理处罚过程有深入的明白。大数据测试还必要思量怎样模拟真实数据的环境，测试数据的天生和准备过程大概比平常测试更复杂。

测试用例模板：

Mapping Doc Validation(映射文件验证)，验证映射文件是否提供了相应的ETL信息，且每个映射文档的更新日志有记录

Validatioin(验证)，根据对应的映射文件验证源与目的地数据堆栈的表布局

Validatioin(验证)，验证源和目的数据的范例划一

Validatioin(验证)，验证源和目的数据的长度划一

Validatioin(验证)，验证数据字段范例和格式是指定的范例

Validatioin(验证)，验证源的数据范例长度不应小于目的数据范例长度

Validatioin(验证)，针对映射表对数据表的列的名称举行验证

束缚验证，验证目的表中的束缚管理满足我们的渴望计划

数据划一性验证，防止语义雷同，但特定属性的数据范例和长度差别等的标题

数据划一性验证，防止完备性束缚滥用

完备性验证，要确保全部渴望的数据都已经完备的加载到目的表中

完备性验证，要比力源和目的数据的个数（即确保计数上的完备）

完备性验证，查抄出现的任何不及格的记录

完备性验证，查抄目的表列中的数据没出现被截断的环境

完备性验证，对边界值举行分析查抄

完备性验证，要查抄比力目的数据堆栈和源数据的关键字段的唯一性

精确性验证，数据要没有拼写错误或不精确的记录

精确性验证，无null、非唯一或超出范围的数据记录存在

转换，验证转换逻辑的精确性

数据精确性，数值型验证，验证是否为数值范例

数据精确性，日期型验证，验证是否为日期格式，而且在全部日期范例数据的格式应该同一

数据精确性，精度验证，小数点的精度要满足渴望的精度

数据精确性，数据查抄：查抄数据的精确性，完备性

数据精确性，null查抄

拷贝验证，验证目的表中业务要责备部唯一性指标均精确的实现（比方主键、唯一标识的键、或别的任一唯一表现的列）

拷贝验证，验证从源数据多列归并而成的数据是精确的

拷贝验证，验证仅仅根据客户要求对源数据举行了多列归并至目的表中

数据完备性验证，在验证源和目的表中的数据集的完备性时，我们必要用到交集运算，以确定目的数据的完备性

数据整理，对于不必要的列在载入至数据堆栈前应该举行删除

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