大数据性能测试（大数据性能测试工具）

本篇文章给大家谈谈大数据性能测试，以及大数据性能测试工具对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享大数据性能测试的知识，其中也会对大数据性能测试工具进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、什么是大数据测试?
• 2、中专生报考专科学院大数据 技能测试要考什么
• 3、性能测试主要测试什么
• 4、性能测试指标有哪些?
• 5、大数据测试工程师需要具备哪些技能?
• 6、你要的大数据标准都在这里

什么是大数据测试?

测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。在大数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。因为处理非常快，所以它需要高水平的测试技能。
大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。对于大数据测试工程师而言，如何高效正确的验证经过大数据工具/框架成功处理过的至少百万兆字节的数据将会是一个巨大的挑战。因为大数据高效的处理测试速度，它要求测软件工程师具备高水平的测试技术才能应对大数据测试。

中专生报考专科学院大数据 技能测试要考什么

分为两大部分，如下;
一.非功能性测试
由于大数据面向具体行业的应用，除了功能性测试，在整个大数据处理框架下需要进行非功能性测试，以下几种：
a.性能测试；
b.容错性测试；
c.可用性测试；
d.扩展性测试；
e.稳定性测试。
二、功能性测试
数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIX API，包括文件读取与访问控制，元数据操作，锁操作等功能；
大数据分析系统的POSIX语义不同，实现的文件系统API也不同，功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点；
功能测试工作量大，应该重点考虑应用自动化测试方法进行，同时结合手动测试补充，自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。
在多个节点上处理大数据的过程中，存在由于‘无用数据’和数据质量问题带来的各种问题。功能测试主要用以识别由于编码错误或节点配置错误带来的数据问题。
其包括以下几个阶段：
a.数据导入/预处理验证阶段；
b.MapReduce数据输出验证阶段；
c.验证大数据ETL到数据仓库；
d.验证分析报告。

性能测试主要测试什么

问题一：软件测试中性能测试需要关注什么 性能测试需要关注的第3件事，就是被测系统所处的操作系统环境。要破译它，必须要学会凌驾它的命令，不论是windows，unix，还是liunx，皆如此。淘宝用的是liunx，于是我们自然要学会活用liunx命令。在性能测试过程中，我们往往要查询服务器资源使用情况，例如cpu,load,i/o等。此时，top命令、uptime命令、iostat命令就显得尤为重要。在性能测试过程中，我们往往要查询服务器的log信息。此时，cd命令、vi/vim命令、cat命令、grep命令、tail命令就能大显身手。在性能测试过程中，我们往往要查看某个进程使用的虚拟内存和物理内存。此时，cat /proc/pid/status就十分有用。在性能测试过程中，我们往往要查看某个文件占用了大量的空间。此时，find命令派上用场。此处不一一列举。上述这些命令，均可以根据实际情况，配以对应的参数，进行更好的跟踪来采集所需要的数据。liunx命令的灵活应用，配合shell的语法规则，能写出许多非常使用的小脚本。这些东西，对于性能测试，及性能测试结果分析，都有相当重要的意义。

问题二：软件性能测试需要会什么 这个你算问对人了。给你说几点吧，为什么性能测试在软件测试里面算是吃香的，因为他的要求也比较多，需要掌握：网络方面、数据库方面（Oracle、SQLserver、mysql）、操作系统（如Linux方面）、脚本（如shell）、性能测试工具、资源监控工具、瓶颈定位工具，以及分析问题的能力。除此在外要对Java或要有一定了解。尤其是内存机制方面。如果你想成为一名合格的性能测试工程师的话 ，慢慢学吧

问题三：性能测试应该做哪些准备 环境搭建：这个根据实际规划，我在企业内做过的性能测试搭建的环境都是和用户上线使用的实际环境一样的。
数据准备：个人感觉是整个工作里第二耗时的，需要真实模拟用户数据，这个不是单单的创建几个帐号就完事的，每个用户基本都会有不太一样的配置，实际操作的时候部署数据的脚本都写到手软。
脚本编译：选择性能工具编译性能脚本，你需要跑什么业务流程就编译什么样的脚本。
脚本执行：用规划好的用户数执行脚本，这个一般持续很长时间，时间太短不足以暴露服务器等的性能瓶颈，性能测试中最耗时的就是这个步骤。
收集日志：在执行脚本完成后收集到的能客观反应系统性能的日志、报表文件，比如LR的报告、数据库的AWR日志等等。
分析结果：分析收集到的日志、报表，找出性能瓶颈或是得出性能指标结果。这个一般需要对数据库或者底层非常了解的专业人士来分析，一般测试人员只需要提供收集到的报告就差不多了。
生成报告：将上面所有的性能测试活动整理总结，输出测试报告。

问题四：要做好性能测试，该掌握些什么？ 这类问题之前也被问到很多次了，所以这次干脆整理一下，发个主题供同行们参考。如果需要补充，也欢迎大家留言一起讨论。 如果想真的做好性能测试，需要学习的东西还是比较多的。简单列一下吧。 1. 精通性能测试的基本概念，过程，方法论，了解性能工程；
3. 扎实的计算机专业基础知识，包括计算机组成原理、操作系统、数据库原理、计算机网络原理；
4. 熟悉至少1个常用的数据库产品，例如SQL Server或者 Oracle，能进行一般的数据库管理操作，熟悉SQL脚本的使用，熟悉常用的数据调优工具和常用的counter；
5. 熟悉至少一个操作系统的原理，Windows或者Linux都可以，熟悉操作系统的体系架构、操作系统的重要基础概念，以及内存管理、存储/文件系统、驱动/硬件的管理、网络协议的实现及构成、性能的监控方法和原理，熟悉常用的counter；
6. 熟悉至少一个web server 产品，例如apache，了解一般的配置和常用的counter；
7. 熟悉至少一个应用服务器产品，例如tomcat，了解一般的配置，熟悉常用的服务器性能监控方法和原理，熟悉常用的counter；
8. 至少熟悉TCP/IP协议，熟悉HTTP协议，至少见过并了解三层、四层交换或者路由器的使用和配置。了解常用的与网络性能相关的counter；
9. 了解一般的大型企业应用的部署架构和应用架构；
10. 了解知名大型web应用、高并发量、高流量、实时响应要求高的超大规模网站的架构和优化历程；
11. 熟悉统计学的基础知识、常用分析方法以及实验设计方法，了解数学建模相关的知识；
12. 熟悉专属行业的业务知识和用户场景，例如电信行业的OSS系统所涉及的业务知识和用户场景，证券交易系统所涉及的业务知识和用户场景；
13. 大量的实际性能测试及优化经验；
14. 积极的参与到各类圈子、社团的讨论和交流、分享中。 暂时先想到了这么多，有兴趣的朋友可以一起讨论一下，相信每个人都有自己不同的经历和感想，可以跟其他人分享一下，提供参考。
另外，我之前也整理发布过不少性能测试方面的资料，从入门级的文章到 升级的必读都有一些，有兴趣可以参考。

问题五：性能测试的内容 性能测试 在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。 应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。并发性能测试是重点并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。负载测试（Load Testing）是确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等来决定系统的性能。负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。压力测试（Stress Testing）是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候，尤其是以后在生产环境中实际使用起来，用户往往会产生疑问，这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问? 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web浏览和视频点播等系统。这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。举例说明：电信计费软件众所周知，每月20日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。收费过程一般分为两步，首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用，然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。一个用户看起来简单的两个步骤，但当成百上千的终端，同时执行这样的操作时，情况就大不一样了，如此众多的交易同时发生，对应用程序本身、操作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力，预见软件的并发承受力，这是在软件测试阶段就应该解决的问题。大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。其结果就是导致公司收益的损失。如何模拟实际情况呢? 找若干台电脑和同样数目的操作人员在同一时刻进行操作，然后拿秒表记录下反应时间？ 这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况，这样就需要压力测试工具的辅助。测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台PC机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。预先知道了系统的承受力，就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。并发性能测试前的准备工作测试环境：配置......

问题六：软件性能测试的目的 为了验证系统是否达到用户提出的性能指标，同时发现系统中存在的性能瓶颈，起到优化系统的目的。

问题七：软件测试一般都用到哪些工具 测试工具分为很多种，主要如下：
测试管理工具：MQC，TestManager，QACenter，其中缺陷跟踪还可以使用：变更管理工具
功能测试自动化：QTP，RFP，QARun，Silk
性能测试工具：Loadrunner，Robot，QAload，WAS，Silk Performance
单元、白盒测试工具：Junit,Jmeter，devpartner，骸probe，Purify Plus
安全测试： Appscan，Fortify

问题八：手机软件的测试主要有哪些方面去测试，性能测试用什么去测试好？ 罗列几个比较有代表性的方向：
功能测试
性能测试
稳定性测试
安全测试
兼容性测试
网络环境测试
位置定位测试等
如何做性能测试：
明确测试目标，了解性能测试需求
编写性能测试计划
分析性能测试需求
编写性能测试方案、设计测试场景
相关资源准备(人力资源、硬件资源、软件资源)
测试程序开发，脚本维护、测试数据准备、测试监控准备
执行性能测试并收集测试结果
分析结果
系统调优及再测试
现今的安卓开发环境，碎片化现象十分严重。安卓机型铺天盖地，很多中小型研发团队缺少测试环境，也没有资金和精力购全机型，这时就引入了一个云真机测试的概念。WeTest平台的云真机测试 wetest.qq/...zhidao 平台提供上千台真实的安卓主流机型，随时随地进行测试，提供截图、实时日志和各种性能数据。
如果以上回答能帮助到你那就最好不过了~

问题九：测试主板性能的软件有哪些 WinBench 99可以用来测试各个部件的性能的。你可以用3DMARK测试一下电脑各个部件的性能，一般上3DMARK所有项目都通过的话，就说明主板和其他部分没有什么冲突的问题了。

问题十：app的性能测试到底是测什么意思 app的性能测试要关注
包体大小、CPU 占用率、图片处理器每秒刷新的帧数、内存使用、电量、流量等等

性能测试指标有哪些?

问题一：性能测试中要关注哪些主要的性能指标 服务器系统资源方面 本机的CPU占用率，内存占用率 磁盘的读写指标
网络的占用情况 基础吞吐率
事务处理速度 如平均登录时间，操作平均响应时间
至于每个指标的标准，要根据实际情况制定

问题二：计算机系统的主要性能指标有哪些? 你好，计算机系统的主要性能指标有：
1）字长：字长是CPU能够直接处理的二进制数据位数，它直接关系到计算机的计算精度、功能和速度。字长越长处理能力就越强。常见的微机字长有8位、16位和32位。
2）运算速度：运算速度是指计算机每秒中所能执行的指令条数，一般用MIPS为单位。
3）主频：主频是指计算机的时钟频率，单位用MHz表示。
4）内存容量:内存容量是指内存储器中能够存储信息的总字节数，一般以KB、MB为单位。
5）外设配置:外设是指计算机的输入/输出设备

问题三：计算机的主要性能指标有哪些？ 显卡 硬盘 cpu 流处理器数量

问题四：力学性能主要包括哪些指标 材料的力学性能是指材料在不同环境（温度、介质、湿度）下，承受各种外加载荷（拉伸、压缩、弯曲、扭转、冲击、交变应力等）时所表现出的力学特征。
性能指标
包括：弹性指标、硬度指标、强度指标、塑性指标、韧性指标、疲劳性能、断裂韧度。
钢材的力学性能是指标准条件下钢材的屈服强度、抗拉强度、伸长率、冷弯性能和冲击韧性等，也称机械性能。

问题五：主板的主要性能指标有哪些？ 支持CPU的类型与频率范围：
CPU只有在相应主板的支持下才能达到其额定频率，CPU主频等于其外频乘以倍频，CPU的外频由其自身决定，而由于技术的限制，主板支持的倍频是有限的，这样，就使得其支持的CPU最高主频也受限制，另外，现在的一些高端产品，出于稳定性的考虑，也限制了其支持的CPU的主频，比如现支持雷鸟的一些主板就是这样。因些，在选取购主板时，一定要使其能足够支持所选的CPU，并且留有一定的升级空间 。
对内存的支持：
内存插槽的类型表现了主板所支持的也即决定了所能采用的内存类型，插槽的线数与内存条的引脚数一一对应。内存插柄一般有2-4插槽，表现了其不同程度的扩展性。另外，对于用SDRAM内存的插槽而言，即使有四个插槽，DIMM3和DIMM4也共用一个通道。因此在插满内存条的时候，DIMM3和DIMM4要求必须是单面内存且容量相同，否则计算机将无法识别。
扩展性能和外围接口：
有没有多余的外围接口，例如是否有多余USB3.0接口、PCI-E接口等，为后期升级考虑。

问题六：手机性能的指标有哪些 指的是什么意思 因为目前主流手机的配件都是国际几大公司的，所以有一定可比性。智能手机性能重要指标和电脑一样依次是CPU频率、核数、RAM（运行内存）大小、ROM（手机存储）的速度、GPU（显卡）性能、主屏幕像素、像素密度、摄像头像素、软件情况。这也是目前业内测试软件测试手机性能的关键指标。
如下指标参数

问题七：服务器性能测试中有哪些常用的性能指标？ 常用的性能指标
【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数。通常是1秒内处理完毕的请求个数，单位：事务/秒（tps）。
【平均吞吐量】一段时间内吞吐量的平均值。无法体现吞吐量的瞬间变化。
【峰值吞吐量】一段时间内吞吐量的最大值。是用来评估系统容量的重要指标之一。
【最低吞吐量】一段时间内吞吐量的最小值。如果最小值接近0，说明系统有“卡”的现象。
【70%的吞吐量集中区间】通过统计15%和85%的吞吐量边界值，计算出70%的吞吐量集中区间。区间越集中，吞吐量越稳定。
【响应时间】一次事务的处理时间。通常指从一个请求发出，到服务器进行处理后返回，再到接收完毕应答数据的时间间隔，单位：毫秒。
【平均响应时间】 一段时间内响应时间的平均值。无法体现响应时间的波动情况。
【中间响应时间】一段时间内响应时间的中间值，50%响应时间，有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。
【90%响应时间】一段时间内90%的事务响应时间比此数值要小。反应总体响应速度，和高于该值的10%超时率。是用来评估系统容量的重要指标之一。
【最小响应时间】响应时间的最小值。反映服务最快处理能力。
【最大响应时间】响应时间的最大值。反映服务器最慢处理能力。
【CPU占用率】1-CPU空闲率，表示CPU被使用情况，反映了系统资源利用情况。
对于游戏开发者的实际情况来说，充足的测试时间并不是每次都可以保证的，而且对于模拟机器人的开发过程本身又是一个很大的投入。这里再推荐一个压测工具，云端IDE内置了对HTTP、标准TCP和PB协议的解析器，无需写脚本，只需要编写自定义协议就行了，链接：wetest.qq/gaps/

问题八：衡量cpu技术性能指标有哪些 一.主频
主频也叫时钟频率，单位是MHz（或GHz），用来表示CPU的运算、处理数据的速度。CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度，这不仅是个片面的，而且对于服务器来讲，这个认识也出现了偏差。至今，没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系，即使是两大处理器厂家Intel英特尔和AMD，在这点上也存在着很大的争议，从Intel的产品的发展趋势，可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家，有人曾经拿过一块1G的全美达处理器来做比较，它的运行效率相当于2G的Intel处理器。二.外频
外频是CPU的基准频率，单位是MHz。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。通俗地说，在台式机中，所说的超频，都是超CPU的外频（当然一般情况下，CPU的倍频都是被锁住的）相信这点是很好理解的。但对于服务器CPU来讲，超频是绝对不允许的。前面说到CPU决定着主板的运行速度，两者是同步运行的，如果把服务器CPU超频了，改变了外频，会产生异步运行，（台式机很多主板都支持异步运行）这样会造成整个服务器系统的不稳定。三.前端总线(FSB)频率
前端总线(FSB)频率(即总线频率)是直接影响CPU与内存直接数据交换速度。有一条公式可以计算，即数据带宽＝(总线频率×数据位宽)/8，数据传输最大带宽取决于所有同时传输的数据的宽度和传输频率。比方，现在的支持64位的至强Nocona，前端总线是800MHz，按照公式，它的数据传输最大带宽是6.4GB/秒。外频与前端总线(FSB)频率的区别：前端总线的速度指的是数据传输的速度，外频是CPU与主板之间同步运行的速度。也就是说，100MHz外频特指数字脉冲信号在每秒钟震荡一亿次；而100MHz前端总线指的是每秒钟CPU可接受的数据传输量是100MHz×64bit÷8bit/Byte=800MB/s。四.CPU的位和字长
五.倍频系数
倍频系数是指CPU主频与外频之间的相对比例关系。在相同的外频下，倍频越高CPU的频率也越高。但实际上，在相同外频的前提下，高倍频的CPU本身意义并不大。这是因为CPU与系统之间数据传输速度是有限的，一味追求高倍频而得到高主频的CPU就会出现明显的“瓶颈”效应―CPU从系统中得到数据的极限速度不能够满足CPU运算的速度。六.缓存
缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。七.CPU扩展指令集
CPU依靠指令来计算和控制系统，每款CPU在设计时就规定了一系列与其硬件电路相配合的指令系统。指令的强弱也是CPU的重要指标，指令集是提高微处理器效率的最有效工具之一。从现阶段的主流体系结构讲，指令集可分为复杂指令集和精简指令集两部分，而从具体运用看，如Intel的MMX（Multi Media Extended）、SSE、 SSE2（Streaming-Single instruction multiple data-Extensions 2）、SEE3、SSE4系列和AMD的3DNow!等都是CPU的扩展指令集，分别增强了CPU的多媒体、图形图象......

问题九：性能测试的内容 性能测试 在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。 应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。并发性能测试是重点并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。负载测试（Load Testing）是确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等来决定系统的性能。负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。压力测试（Stress Testing）是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候，尤其是以后在生产环境中实际使用起来，用户往往会产生疑问，这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问? 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web浏览和视频点播等系统。这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。举例说明：电信计费软件众所周知，每月20日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。收费过程一般分为两步，首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用，然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。一个用户看起来简单的两个步骤，但当成百上千的终端，同时执行这样的操作时，情况就大不一样了，如此众多的交易同时发生，对应用程序本身、操作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力，预见软件的并发承受力，这是在软件测试阶段就应该解决的问题。大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。其结果就是导致公司收益的损失。如何模拟实际情况呢? 找若干台电脑和同样数目的操作人员在同一时刻进行操作，然后拿秒表记录下反应时间？ 这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况，这样就需要压力测试工具的辅助。测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台PC机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。预先知道了系统的承受力，就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。并发性能测试前的准备工作测试环境：配置......

问题十：内存的主要性能和指标有哪些? 内存的性能指标包括存储速度、存储容量、CAS延迟时间、内存带宽等，下面对 他们进行一一介绍
1、存储速度
内存的存储速度用存取一次数据的时间来表示，单位为纳秒，记为ns，1秒=10亿纳秒，即1纳秒=10ˉ9秒。Ns值越小，表明存取时间越短，速度就越快。目前，DDR内存的存取时间一般为6ns，而更快的存储器多用在显卡的显存上，如：5ns、 4ns、 3.6ns、 3.3ns、 2.8ns、 等。
2、存储容量
目前常见的内存存储容量单条为128MB、256MB、512MB，当然也有单条1GB的，内存，不过其价格较高，普通用户少有使用。就目前的行情来看，配机时尽时使用单条256MB以上的内存，不要选用两根128MB的方案。 提示：内存存储容量的换算公式为，1GB=1024MB=1024*1024KB
3、CL
CL是CAS Lstency的缩写，即CAS延迟时间，是指内存纵向地址脉冲的反应时间，是在一定频率下衡量不同规范内存的重要标志之一。对于PC1600和PC2100的内存来说，其规定的CL应该为2，即他读取数据的延迟时间是两个时钟周期。也就是说他必须在CL=2R 情况下稳寰工作的其工作频率中。
4、SPD芯片
SPD是一个8针256字节的EERROM(可电擦写可编程只读存储器) 芯片.位置一般处在内存条正面的右侧, 里面记录了诸如内存的速度、容量、电压与行、列地址、带宽等参数信息。当开机时，计算机的BIOS将自动读取SPD中记录的信息。
5、奇偶校验
奇偶校验就是内存每一个字节外又额外增加了一位作为错误检测之用。当CPU返回读顾储存的数据时，他会再次相加前8位中存储的数据，计算结果是否与校验相一致。当CPU发现二者不同时就会自动处理。
6、内存带宽
从内存的功能上来看，我们可以将内存看作是内存控制器（一般位于北桥芯片中）与CPU之间的桥梁或仓库。显然，内存的存储容量决定“仓库”的大小，而内存的带决定“桥梁的宽窄”，两者缺一不可。 提示：内存带宽的确定方式为：B表示带宽、F表于存储器时钟频率、D表示存储器数据总线位数，则带宽B=F*D/8
如常见100MHz的SDRAM内存的带宽=100MHz*64bit/8=800MB/秒
常见133MHz的SDRAM内存的带宽133MHz*64bit/8=1064MB/秒

大数据测试工程师需要具备哪些技能?

1、测试基本知识

想成为大数据测试工程师之前，有些测试必备的技能，比如软件测试执行提出了我们开展软件测试的执行活动所需要涉及的执行过程以及相关策略;同时了解常用德测试活动中的经验之谈，理论知识的梳理和基本的测试技巧掌握。

2、Linux及环境搭建 、Docker容器实现分布式虚拟化技巧

一个成熟的数据从业者应该懂得灵活的运用数据寻找，获取，安装，Debug，分享，团队合作，Linux是知名的开源系统，在这个系统下环境的配置将变得非常容易和透明。Linux操作系统作为常见的底层操作系统，在软件开发、软件测试过程中都会经常接触和使用，很多企业的服务器都是Linux环境的，对于测试人员而言，也都会掌握相应的Linux命令。

3、SQL和数据库相关的技能

数据库是另外一个比较重要的部分，想象一下你不可能一直使用Excel去处理数据，毕竟超过十万行的数据用Excel就比较吃力了。这个时候SQL就是必须要用的，可以说这个是一个核心技能。有的人可能会说SQL非常简单，但是当你实际应用的时候你会发现你在学校学的那些简单Query完全就跟不上需求了。

4、 Python/java语言

先说一下Python， Python是一种万能的语言，适用性非常强，除了数据分析还能够做很多的事情，比如编写程序，网站开发，深度学习等等。如果你决定使用Python，那么你需要了解的点主要是各种包的搜索和调用，函数的编写和嵌套，数据类型的把握(list, tuple, series, dict)，条件判断，循环迭代等等。

5、性能测试、框架开发的技能掌握

这个也是成为大数据测试工程师前，你必须要掌握得部分。在了解性能测试各方面的知识和经验的同时，培养自己的独立思考和解决问题的能力，掌握软件性能测试核心技术、工具使用以及项目实战技巧。

你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf
1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf
2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

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GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

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3 技术

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大数据开放与互操作技术

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大数据生存周期处理技术

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4 平台、工具

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5 安全和隐私

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YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

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信息安全技术　电信领域大数据安全防护实现指南.doc

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