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      1. 關于我們

        導言

        近些年來,大數據作為一個新興名詞走進了大眾視野,在招聘網站隨便一搜,大數據測試工程師的月薪基本都是20K起底,直觀地證明了企業對于大數據測試人員的需求。那么,到底什么是大數據測試?大數據測試好不好上手?傳統測試和大數據測試之間有什么區別?本次我們有幸邀請到一位大數據測試資深大佬,剖析自身測試經歷,幫助大家了解大數據測試,讓你在測試道路上更進一步!

        專家介紹

        李尋歡:某集團高級大數據測試工程師,51Testing軟件測試圈認證講師。

        5年以上測試工作經驗、1年以上測試團隊管理經驗,擅長移動測試、性能測試、自動化測試、測試管理等領域,對Python、接口自動化都有所研究。

        李尋歡:

        某集團高級大數據測試工程師

        51Testing軟件測試圈認證講師

        5年以上測試工作經驗、1年以上測試團隊 管理經驗,擅長移動測試、性能測試、自 動化測試、測試管理等領域。

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        李尋歡老師您好,大數據測試是近年來新興起的一個專項領域測試,很多人可能都不太理解它到底是做什么的,能不能談談您對大數據測試這個領域的理解?
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        李尋歡老師您好,大數據測試是近年來新興起的一個專項領域測試,很多人可能都不太理解它到底是做什么的,能不能談談您對大數據測試這個領域的理解?
        通俗點講大數據是一個大的數據集合,我們通過傳統的計算技術無法進行處理。而這些數據集的測試需要使用各種工具、技術和框架進行處理。大數據涉及數據創建、存儲、檢索、分析,且它在數量、多樣性、速度方法都很出色。尤其是對于電商行業來說,我們可以通過大數據分析用戶的各種行為,從而提升用戶留存率和銷售量,建立起BI商業智能化系統。
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        能否請您從測試流程和測試方法角度,談一談大數據測試和傳統意義上的測試有什么不同?
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        能否請您從測試流程和測試方法角度,談一談大數據測試和傳統意義上的測試有什么不同?
        那我就單純的從大數據測試和傳統數據測試的角度談一談。
        傳統數據的測試我們只要關心兩點,即輸入端數據是什么,輸出端數據就要展示什么,例如我輸入1,輸出端就要展示1,但是大數據測試不一樣,它可能輸入1,展示的確實2。
        從這個例子就可以看出這兩者間的測試流程和測試方法明顯是有區別的,大數據的測試流程不單單只有數據的輸入端和輸出端,測試方法也不是單一的數據對比。
        對于大數據而言,無需關注原始數據的正確性,但是我們要在數據的ETL裝載過程中去發現問題,例如數據的清洗規則,數據的邏輯合理性,完整性,及時性,準確性等等。
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        大數據測試都有哪些測試類型,根據您的經驗大數據測試在測試活動中常見的難點都有哪些?
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        大數據測試都有哪些測試類型,根據您的經驗大數據測試在測試活動中常見的難點都有哪些?

        根據我的經驗,大數據測試通常都是測試數據的準確性、唯一性、完整性、一致性、關聯性、及時性。

        難點在于需要驗證更多的數據,并需要更快地完成,需要自動化測試工作,需要能夠跨不同的平臺進行測試,在ETL過程中每一個節點過程都要保證數據的質量,中間只要一個環節錯了就會影響最終的數據產出,最復雜的還是實時數據流的測試,因為這個時候我們還需要測試數據流的性能,檢測數據傳輸的效率和穩定性,確保數據不會發生丟失的情況。

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        經常聽說數據庫測試,數據倉庫測試,ETL測試,商業智能(BI)等專有名詞,這些是否和大數據測試有關,都有哪些關聯性?
        51Testing
        經常聽說數據庫測試,數據倉庫測試,ETL測試,商業智能(BI)等專有名詞,這些是否和大數據測試有關,都有哪些關聯性?

        數據庫,數據庫就是把有一定規律結構,相同類型的數據放在一起,不同類型的數據之間相互隔離的空間。
        數據倉庫,數據倉庫是為查詢和分析而不是事務處理而設計的數據庫,通過整合不同的異構數據源而構建起來的
        。使得企業或組織能夠將整合、分析數據工作與事務處理工作分離。數據能夠被轉換、整合為更高質量的信息來滿足企業級用戶不同層次的需求。
        ETL,ETL是Extract-Transform-Load的縮寫(提取-轉換-載入),是一個完整的從源系統提取數據,進行轉換處理,載入至數據倉庫的過程。商業智能(BI),BI(Business Intelligence)即商務智能,它是一套完整的解決方案,用來將企業中現有的數據(原始數據或商業數據或業務數據等)進行有效的整合,快速準確地提供報表并提出決策依據,幫助企業做出明智的業務經營決策。原始數據記錄了企業日常事務,例如與客戶交互的信息、財務信息,員工相關記錄等等。這些數據可以用于匯報、分析、挖掘、數據質量、交互、預測分析等從上面這些名詞解釋就可以看出相互之間是具有關聯性的,與大數據都是有關聯的,一般我們的業務數據都是存儲到數據庫中,例如mysql,然后我們通過kafka或者其他方式同步到數據倉庫里,例如hive,在hive中根據產品數據需求規則層層清洗出來,這就是ETL的裝載過程,然后我們會把這些清洗好的數據再同步到數據庫中,最后展示在BI系統頁面,所以這些名詞相互之間都是關聯的。

        流程:數據庫-數據倉庫-ETL裝載數據-數據庫-BI頁面

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        大數據測試也分手工測試和自動化測試嗎?
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        大數據測試也分手工測試和自動化測試嗎?
        大數據測試肯定也也分手工測試和自動化測試的,但是目前整個大數據測試領域除了互聯網一線大廠外很難做起自動化,因為這需要知識領域廣而深的優秀測試人員,這在目前是比較缺乏的。
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        大數據測試常用的工具有哪些?是開源還是收費的?是否上手易學?
        51Testing
        大數據測試常用的工具有哪些?是開源還是收費的?是否上手易學?
        目前在市場上大數據測試常用的工具基本上是沒有的,就我接觸的各種工具基本上都是公司單獨開發的,比如數據工廠,數據字典,數據質量校驗,ETL工作流自動化測試。
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        能否和我們分享一則常見的大數據測試業務場景,同學們想了解一下大數據測試和普通測試在測試需求分析及測試用例編寫上有哪些主要的區別?
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        能否和我們分享一則常見的大數據測試業務場景,同學們想了解一下大數據測試和普通測試在測試需求分析及測試用例編寫上有哪些主要的區別?

        不知道大家是否聽過神測數據分析,這是一個專門做數據埋點行為的公司,如果我們將埋點行為的數據整合起來去分析用戶的各種行為,例如電商公司的提交訂單,支付訂單,對于這種數據分析的準確性我們是需要進行測試的,大數據測試的測試用例與傳統軟件測試的測試用例唯一區別就是我們需要把數據的清洗規則轉化成sql的形式,去測試數據在ETL裝載過程中的準確性,開發所清洗的表結構,字段類型,表的關聯關系,數據是否發散等等。我剛剛在公司昨晚大數據測試分享,有時間的話我將分享內容整理成講堂分享給大家,讓大家對大數據測試有更加深入的了解。

        下面是大數據的測試過程以及測試用例參考:

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        對于剛入行測試行業或者是只有手工黑盒測試經驗,想要轉型到大數據測試的同學,要如何設定學習路線呢?換句話說,對于那些想入行大數據測試的同學而言,需要具備哪些軟硬技能?
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        對于剛入行測試行業或者是只有手工黑盒測試經驗,想要轉型到大數據測試的同學,要如何設定學習路線呢?換句話說,對于那些想入行大數據測試的同學而言,需要具備哪些軟硬技能?
        首先得具備一門編程語言,對于數據的處理,我推薦學習python和Scala,當然,你要是還具備java能力就更加優秀了,因為我們在測試過程中還需要測試開發人員寫的程序調用jar包,其次我們還需要掌握sql能力,這對于測試數據的清洗邏輯是必備的,最后我們還需要擁有中間件相關知識,例如數據的消費,kafka,redis,mq,還有大數據相關框架Apache Hadoop、Apache Storm、Apache Samza、Apache Spark、Apache Flink等等。
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        相較于傳統的軟件測試,大數據測試人員在薪資上是否有絕對的優勢?
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        相較于傳統的軟件測試,大數據測試人員在薪資上是否有絕對的優勢?
        大數據測試并沒有獨立于傳統的軟件測試,對于測試人員,未來的發展方向要么是管理型,要么是技術性,技術上都是殊途同歸的,從技術上來講,優秀的大數據測試和測試開發薪資基本都是對等的,所以大數據測試人員在薪資上并不具有絕對的優勢,最終的薪資高度還是取決于自身的技術能力。
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        51Testing
        國內大數據測試的就業前景如何?您作為大數據測試從業者是如何看待大數據測試人員的現狀?
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        國內大數據測試的就業前景如何?您作為大數據測試從業者是如何看待大數據測試人員的現狀?
        目前隨著人工智能(AI)的興起,大數據將無處不在地出現在所有的技術部門,無論是大數據開發還是大數據測試,在行業地位上來說,已經有了不低的地位了,從薪資角度來說,大數據測試大廠普遍20K起,普通公司15K起,最終高度取決于你的能力,目前大數據測試人員的現狀基本上都缺乏大數據自動化工具開發的能力,無法對數據進行全鏈路跟蹤,當數據發現問題的時候,需要大量的時間去排查問題,這種優秀的大數據測試人員對于普通公司是尤為欠缺的。
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