来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL...大数据平台是否能够支持多个调用接口以及对SQL语法的支持情况 大数据平台是否能够根据队列、用户的权重来细粒度地分配计算资源 Ⅱ).性能测试 基准测试:数据生成、负载选择和明确测试指标等内容 性能测试：...Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ?...Ⅱ).综合平台测试 覆盖面广，可以较全面测试衡量大数据平台不同类型任务的性能，通用性好 ?...b).测试领域：零售商 c).负载类型：离线分析 d).数据类型：结构化、半结构化、非结构化 四.大数据平台测试用例 Ⅰ).平台基准测试用例 主要是从性能的角度衡量大数据平台，包括数据生成、负载选择和明确测试指标等内容
有数据，不妨测试一下，非常有趣： 1.各个信用等级的逾期率 其他的都比较符合预期，但A的偏高，我也很纳闷，把数据调出来，从高到低排是这样的： 借的量巨大，一旦逾期，在整个逾期率的计算中必然拖累整体。...看来数据没啥毛病。将来对选择标的进行模拟时，如果加上金额限制，同样没啥问题。如限制借款上限为6000，则逾期率就降低很多： 2.性别，女人比男人靠谱 3.借期，6月和12月是主体，但6月明显逾期率低。
qingwanjianhua 【立项背景】：测试组有众多复杂的手工测试难点，数据构造麻烦且耗时过久。某些同学手握数据构造脚本/接口/文档，但没有全组同步，也不舍得给别人用。...跟领导反馈测试排期被认为时间过长，但又没有充足证据证明构造数据浪费时长 ，新人学习测试数据构造成本高。等等.......【平台作用&意义】： 可以节省大量手工时间和精力，让测试工程师把精力放在更重要的事情上，比如用例设计。 集中小组成员手头资源，最大化重复利用诸如脚本/接口/工具等。减少造轮子成本。...【平台分层】： web前端层 view视图逻辑层 业务层（因本平台注重业务，所以要独立出来） 脚本层（存放各个工具的脚本） 基础数据设施层 （通过orm来使用）...【平台模块】： 首页 - 工具列表 - 工具详情页 - 结果反馈 - 数据统计 - 脚本库 - 组件组 好了，本期分析就到此，这只是当前的第一版，后面随着我们的持续开发，相信会有很多小伙伴的各种需求提交来
UI自动化测试阶段由测试开发工程师主导，通过编写基于验收业务逻辑场景的UI自动化测试脚本并设计测试数据，完成UI自动化测试从而实现ATDD。...测试平台化刚好可以解决该问题，帮助团队跨过这个鸿沟，迈入高效团队的阵营。 在绝大分团队中，有负责工具组的团队，团队成员会为整个持续测试提供测试工具从而实现测试平台化。...如果团队中没有专门负责测试平台的人，那么在代码扫描部分可以使用SonarQube，在接口自动化测试平台部分可以使用Yapi，单元测试和UI自动化部分目前没有成熟的开源解决方案，使用SonarQube代码扫描平台...、Yapi接口测试平台至少能够满足测试平台化的基础需求。...推行测试平台化不再需要兼顾各种技术栈，只需要按照自己设计测试平台的技术栈在团队内进行提升就可以。 降低高级测试技能的学习成本。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。...在测试过程中，由于没有元信息管理，在数据维护上很受限制。后来接触到了 JuiceFS 这款产品，在选择上很是满足上述要求。对此我们做了一些性能测试（均基于实际场景提取业务逻辑）。...实际场景性能测试 以下测试均选取实际业务数据，数据大小是 where 查询条件不同选取的，仅做两个文件系统性能对比： SELECT + INSERT 操作 从 3000 万左右表中分别选取不同量级数据插入另一张表结构一样的表中
这里自然放的都是一些菜单，在elementUI中的菜单其实很简单，代码如下：
这种可以炫耀的统计，可以额外具备一点答辩晋升的数据支撑作用。 代码如下：卸载el-footer内： 效果如下： 到这里，有的小伙伴会觉得 这个布局高度似乎并没有充满整个浏览器，所以很难看。
在我们的主页上写一个elementUI的输入框看看：(下面的是elementui的输入框，上面的是原生的做对比用) 效果如下： 到此，证明我们引入成功了，所以可以删掉这俩个测试用的输入框了，然后来思考我们的首页工具列表怎么设计了
el-card style="width: 100%; display: flex;justify-content: center;align-items: center "> 欢迎登录测试数据构造平台
然后再由后台保存到数据库中。 首先给保存按钮增加点击事件： 然后，在下面写上这个函数： 这个函数的步骤就是，把当前form_data的数据发送给后台。...而这个返回，就必须返回最新的工具列表数据才行。恰好，我们前面写了此函数，即get_tools，所以这里调用即可。返回它的返回值，俗称借花献佛。 测试： 成功把名字修改了
近期，顶级氪金大佬-榜一大哥，说每次看到接口测试平台的url分发器，路由中的变量，数据流转就发懵。所以我打算特别更新一期，来给大家梳理一下。...首先给大家道个歉，接口测试平台的整个数据控制架构是我几年前自创的，并不是传统的主流，所以虽然能实现功能，但是一些易用性，说明帮助这些都没有很好的落实。...接口测试平台的页面引用逻辑，并不是传统的各个页面内引用菜单页面。而是菜单页面内引用各个其他页面，所以是完全相反。...ooid是other_object_id的简写，就是增加了个变量而已，你要喜欢还可以多写一大堆变量作为某些页面的特殊使用准备） 然后，浏览器打开welcome.html的时候，发现内部居然要引用了一个url...然后又把这三个数据 传给了一个叫做child_json的函数，这个函数的作用就是根据不同的页面和用户id和日志id，来决定要返回真正的具体的数据！
【本节目标】实现编辑工具功能的 显示旧数据功能 当前，我们点开编辑按钮后，发现旧工具名字输入框是空的。...当然是点击编辑后我们会传入这一行工具的独特的数据。 不过这里有俩个数据都可以验明身份：1. 列表的下标 ， 2....工具的id 如果使用列表下标，那么我们直接从该页面获取的工具列表数据变量中就可以拿到工具的全部数据，自然也包括这个名字。...如果使用工具id，那么我们就只能发送一个axios的http的get请求去后台获取到这个工具的所有数据。这样虽然麻烦，但是也更为实时。...然后我们保存，刷新页面测试： 可以看到，工具的名字已经成功显示在了输入框内。 下节课：我们搞定保存新数据进去
这里涉及到以下几个知识点： request.GET.get(参数名，取不到时候的默认值) if None 的值为假 .filter(name__contains=keys) 表示name中包含关键字keys 结果测试
那么我们接下来就是使用 表格 来承载这些数据就好看了，表格这个组件呢，在elementUI中是这样写的：el-table 而这个表格标签，只需要指定data属性为我们创建的那个列表即可： 里面的每一列的元素标签是
根据成对原则，这些内容正好是三部分： template ：dom层元素 script: vue的bom层函数 style : 页面的样式 我们先测试一下，在这个template中写一个div，并在内部写上一个标题...我们在之前测试过，点开后打开的是： 这并不是我们想要的页面，那么怎么来转到我们的 ToolList.vue 呢？
答：需要一个数据列表，需要一个元素dom，然后循环这个数据列表来循环生成多个元素dom 来展示出来。...实现 构造一个数据列表 构造展示的元素dom并循环： 启动本地调试：npm run serve 然后打开浏览器，进入8080端口的本地地址，看看效果： 大家注意到，已经成功展示了...接下来，我们要升级难度，把这个普通的数据列表，改成字典元素列表，这样的好处是，每个工具都可以包含名称在内的多个属性，比如构造时间等。...data属性内修改如下： 然后dom层修改为： 效果如下： 大家先不用考虑这些数据从哪里来，这些数据我们后面都是要从接口的方式去django后台服务上拿到，而后台是去数据库中提取的。
测试一下： 到此，dialog对话框的母版就算完成，接下来就是给它填充内容即可。 内容应该就是这个工具的各个字段（不过我们当前的工具只有一个名称字段可以改），所以我们大可以用表单form来实现。
如果说接口测试平台到底是做什么的？或者说核心到底是什么？ 是帮助模块么？是首页么？是登陆注册么？ 肯定都不是。...只有三个功能 可以让这个django项目叫做接口测试平台： 接口调试 ------对标postman 自动化执行/监控 ---------对标jmeter或其他基础接口自动化项目 自动录入/自动生成用例...整个接口测试平台系列，也要正式开始踏足最难的这三个领域了。一直想挑战复杂后端技术的同学可以如愿以偿了。 本节基本会对三大核心都概述一下，以便各位有个大纲。...所以关于三大核心的存在意义 就不过多阐述。...等这三大核心开发完。还会有若干其他边缘功能 如 平台权限系统 ，平台统计功能 ，日志功能 ， 首页调试 ， 新手指导 等
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process...可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。
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