大数据的测试步骤有哪些

大数据的测试步骤有哪些

大数据的领域涉及到各方面，主要数据的创建、存储、检索、分析，并且在数量，多样性，速度方面都让人惊叹。

大数据测试类型

测试大数据应用程序更多的是验证其数据信息处理，而不是测试软件产品的个别功能，当谈到大数据测试的时候，性能测试和功能测试是关键。

在大数据进行测试中，QA工程师通过数据信息处理可以是三种不同类型。批量、实时、交互。同时，数据质量也是大数据测试的重要因素，它涉及到检查各种领域。如精确性，重复，一致性，效率，数据的完整性。

大数据测试步骤

大数据进行测试实现被分成以下三个步骤——

第一个步骤：数据阶段验证

来自各方的数据资源应当验证，以确保正确的数据被加载到系统，将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行分析比较，以确保它们可以匹配。

确认正确的数据被提取并加载到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。

第二个步骤：“MapReduce”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，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。

第三个步骤：输出阶段验证

生成输出数据文件，同时把文件移到一个EDW(企业数据管理仓库)中或把文件通过移动到其他基于市场需求的系统中，在第三阶段的活动包括：

检查转换规则被正确应用

检查数据信息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去检查数据损坏情况。