目前针对sql code review的方式主要靠人工，我们计划把一些基础的sql检查，比如insert into检查，join on条件的唯一性检查、字段插入顺序检查等作成sql静态扫描，整合到大数据测试服务中
大数据测试 目录 1、前言 2、大数据测试策略 3、如何测试大数据应用程序 4、架构测试 5、性能测试 6、性能测试方法 7、性能测试参数 8、测试环境需求 9、大数据测试对比传统数据库测试 10、大数据场景中使用的工具...11、大数据测试的挑战 12、性能测试挑战 1、前言 大数据测试是对大数据应用程序的测试过程，以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。...2、大数据测试策略 测试大数据应用更多的是对其数据处理的验证，而不是测试软件产品的单个功能。谈到大数据测试，性能和功能测试是关键。...3、如何测试大数据应用程序 下图给出了测试大数据应用程序阶段的高级概述 大数据测试大致可分为三个步骤： 步骤1：数据分段验证 大数据测试的第一步，也称为 Hadoop 前阶段，涉及过程验证。...9、大数据测试对比传统数据库测试 10、大数据场景中使用的工具 11、大数据测试的挑战 1、自动化 大数据的自动化测试需要具有技术专长的人员。
大数据分析 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。...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。 大数据处理的三个特性：1)大批量 2)实时性 3)可交互。另外，数据质量也同样是大数据测试的一个重要维度。...步骤二："MapReduce"验证 大数据测试的第二步是MapReduce的验证。...步骤三：输出阶段验证 大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。
大数据测试策略 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。...整体而言，大数据测试大体可以分为三大步骤： 步骤一，数据预处理验证 在进行大数据测试时，首先要预hadoop前验证数据的准确性等等。...大数据测试的挑战 对于从事大数据测试的软件测试工程师而言，与传统的测试工作相对比，我们可能面临的以下几个可能的挑战： 自动化 自动化测试是从事大数据测试必备的技术，但自动化测试工具可能并不具备处理测试过程所引发的异常的能力...小结 随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向 大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的 大数据应用测试的三大阶段： 数据验证 Map Reduce...验证 数据处理结果验证 架构测试也是非常重要的一个测试类型，糟糕的架构可能直接导致您的大数据项目的失败 性能测试三大节点： 数据提取、存储效率 数据处理效率 子组件工作效率 大数据测试不同于传统的测试
需求：构建简单的测试用例，完成演示Vertica导出数据的功能。 测试用例：导出test业务用户t_jingyu表中的数据。
pcap文件夹里面的rtp数据包太小，rtp长时间测试的场景会出现媒体异常的情况，需要制作长时间pcap文件以满足测试，这里记录下使用sipp作为uac和uas对接freeswitch重放长时间rtp数据测试的过程
所以为了保证客户端在任何异常数据的情况下都能兼容(不崩溃),需要进行异常数据测试....异常数据测试方法 在以前手工测试阶段,我们一般借助fidder或者charles工具.对返回结果拦截修改数据,再进行数据的maplocal....但是如何要想把异常数据测试落地在工作上,其实最难的是如何"说服"开发同学解决这类问题.
本文将介绍大数据测试的概念、目的、测试类型、测试工具和测试策略。 一、大数据测试的概念和目的 大数据测试是指对大数据系统进行全面、系统和完整的测试，旨在确保大数据系统的正确性、完整性、安全性和可靠性。...二、大数据测试的类型 大数据测试主要包括功能测试、性能测试、安全测试、可靠性测试和兼容性测试等。 功能测试 功能测试是大数据测试的基本类型，它主要测试大数据系统的功能是否符合业务和用户需求。...四、大数据测试的策略 大数据测试策略主要包括测试计划、测试用例、测试环境和测试报告等。 测试计划 测试计划是大数据测试的核心，它包括测试目标、测试范围、测试资源、测试计划和测试时间等。...五、总结 大数据测试是保证大数据系统正确性、完整性、安全性和可靠性的重要手段。大数据测试主要包括功能测试、性能测试、安全测试、可靠性测试和兼容性测试等。...大数据测试工具主要包括数据生成工具、性能测试工具、安全测试工具和可靠性测试工具等。大数据测试策略主要包括测试计划、测试用例、测试环境和测试报告等。
第一种迁移方案 mysqldump迁移 mysqldump导出数据库成一个sql文件(快) scp命令复制到另一台服务器(快) source命令导入数据，cp...
sqlldr是在处理大数据量的操作中建议采用的方式，它有许多性能想关的开关，能最大程度的减少redo,undo的生成，控制数据的处理方式(insert,appe...
一、前言 在大数据时代，数据挖掘，人工智能，机器学习这一系列高大上的技术应运而生，针对这一系列高大上的系统，测试同学如何参与其中，做好质量把控呢？与我们熟悉的测...
大数据方面的实际测试是什么样子的 先举个数据测试的例子，常出现在做BI和机器学习的公司。...你可以参考我在测试大会上的演讲稿，这类型的业务每天都会有很大的数据被采集过来，我们需要测试这些数据，由于数据大，对测试速度要求高。...因为我们是做产品，而不是自家公司自己用，任何与hadoop的配置冲突的地方产品都应该做出相应的处理 应该还有一些场景，只是我们的业务暂时没碰到，看看之后有没有同学补充一下 区别大数据测试和运维的角色 别再纠结纯运维和纯测试了
前言 在进行大数据测试之前，我们必须了解下大数据处理的的相关技术体系，今天主要学习和了解了hadoop家族，这里记录下来分享给大家。...作为软件测试，更需要在实践的过程中结合测试理念，从细节做起，从解决小问题做起，逐步建立系一套符合企业需要的大数据测试体系和积累起自己的大数据相关的技术体系。
所带来的思维和技术的挑战将会是前所未有的 传统经典的测试方法在应对更为复杂的应用场景时，显得攻势不足，我们需要站在经典的测试方法上去创新、构建新的测试方法 结合工作的思考 结合这些年所从事的行业和岗位，关于大数据测试方面有些简单的思考...结合所在行业和工作，从解决一点、一件事情做起，逐步的引入一些理念，有利于培养整个团队的意识 深入分析所在行业的用户数据特征、商业模式和行业发展趋势等有利于构建本行业的大数据的质量模型和测试技术体系 总结 大数据测试在国内的落地依旧有很长的路要走
但随着人工智能与产业的进一步结合，数据质量成为了成功的基石，数据测试也将逐步的成为测试人员必须具备的能力之一，可以想象一下，如果数据质量出现问题，你的AI模型训练采用有质量问题的数据进行训练，将会是怎样的后果
大数据测试学习笔记之数据质量 数据质量定义 先搜索了一把，发现当前对于数据质量的定义没有一个共识的定义，通过阅读一些资料，做了些总结，可以从以下几个方面来定义数据质量： 从用户层级定义数据质量：即满足特定用户预期需要的程度
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