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。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时,平稳无差错地运行。
前言:现在大数据这么火,那么作为测试人员,我们应该怎么进行大数据测试?需要具备怎样的测试能力?
元数据是存储系统的核心大脑,元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段,会存在大量的元数据 create,open,rename 和 delete 操作。因此,在进行文件系统选型时,元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后,该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件,同时也能解决在大Shuffle场景下,计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。(更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]) 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布,而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。在这一生态中,不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司, 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。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。
这一年多的时间里,hdfs源码(原理)分析累计也写了30多篇文章了,来一篇文章进行汇总。这篇文章将按照自己的理解来系统的梳理下,应该如何系统的学习hdfs。
安全模式是hadoop的一种保护机制,用于保证集群中的数据块的安全性。当集群启动的时候,会首先进入安全模式。当系统处于安全模式时会检查数据块的完整性。
2、数据库导论、Oracle数据库管理与开发(数据库应用,何明写的)
网站的性能指标,既可以是开发人员客观的性能分析数据,测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言,我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平:响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始,到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间;并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量,常用的单位为TPS(每秒事务数)、HPS(每秒的 HTTP 请求数)、QPS(每秒数据库查询数);性能计数器为直观的数据指标,比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量,因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
本篇主要介绍前两部分内容,分别是性能测试基础知识和性能测试的应用场景及价值,目的是让大家对性能测试有一个基础和全面的理解,为下一篇工具选型&流程建设以及落地过程打好基础。
什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 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。 对于大数据测试工程师而言,如何高效正
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
大数据是一个大的数据集合,通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析,而且它在数量、多样性、速度方法都很出色,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业,估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。 我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Ha
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
本文主要介绍了 Presto 的简单原理,以及 Presto 在有赞的实践之路。
传统的 Hadoop 生态体系中,数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上,一个占据硬盘提供存储,一个利用 CPU 和内存做计算。为此,MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略,即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算,以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力,提升整体的大数据应用效率。
上周举行的腾讯云知识分享,雁栖学堂第七期 GooseFS 数据湖存储数据成本管理能力篇已经圆满结束了。
近两年互联网行业动不动就喊着“大数据”的口号,大数据的诞生让很多企业节省人力物力实现精准营销获得丰厚利润。随着数据工程和数据分析技术的不断进步,大数据测试不可避免。
CDN 的本质仍然是一个缓存,而且将数据缓存在离用户最近的地方,使用户已最快速度获取数据,即所谓网络访问第一跳。
设计系统架构中最核心的几个要素包括:性能,可用性,伸缩性,扩展性和安全性,而性能又是其中最为重要的,本篇简要说下网站性能优化方面所需做的一些事情;
在数据库系统中,提高性能的最有效方法之一是避免执行不必要的工作,例如网络传输和从磁盘读取数据。Apache Kudu实现此目的的方法之一是通过使用扫描器支持列谓词。将列谓词过滤器下推到Kudu可以通过跳过读取已过滤行的列值并减少客户端(例如分布式查询引擎Apache Impala和Kudu)之间的网络IO来优化执行。有关详细信息,请参见Impala中有关运行时筛选的文档。
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能分布式文件系统,在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性,可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用,亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
编辑|邓艳琴 完整 PPT 下载: https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5269 JuiceFS GitHub 地址: https://github.com/juicedata/juicefs
前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的,我们
转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19
前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的,我
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop,因为虚拟化技术很多家都有,但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为:系统管理员,架构师或者开发人员。
准实时分析系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最大特点就是快速。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台,它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
有赞是国内领先的电商 SaaS 服务商,目前拥有社交电商、新零售、美业、教育及有赞国际化五大业务体系,通过旗下的社交电商、门店管理、解决方案以及其他新零售 SaaS 软件产品,全面帮助商家解决在移动互联网时代遇到的推广获客、成交转化、客户留存、复购增长、分享裂变等问题,帮助每一位重视产品和服务的商家实现顾客资产私有化、互联网客群拓展、经营效率提升,最终助力商家成功。
后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理、标签计算效率、异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL)、自动化脚本编写(造数据、数据字段检查等)
在集群上运行任何性能基准测试工具时,关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试,并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
谈起性能测试,大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic,听起来都挺高大上,但这些概念追本溯源,还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天,我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享,这篇文章,整理了基础部分的一些知识和我自己的思考,供大家参考。
操作系统:Centos,※,Ubuntu,Redhat※,,suse,Freebsd
大数据测试,在当前的测试领域是一个相对比较新的领域,而且难度也非常大。大数据测试从某种意义来说和人工智能测试有点类似,测试数据的量比较大,而test oracle又不像传统测试那样容易定义。另外大数据测试人员还必须懂得大数据的专业工具比如hadoop、HDFS、HiveQL、 Pig等,同时最好也需要懂python等语言,对测试人员的综合要求非常高。
本着以实时数仓为目标调研了几款OLAP引擎,像Clickhouse、Kylin、Druid等,在粗略了解其架构后,并且在接受各个大厂Clickhouse实践、高性能测试报告、最近业界发展势头凶猛的熏陶与PUA情况下,不得已选择了Clickhouse,当然自己也做过一些测试,本篇将介绍clickhouse的一些原理、实践方案(可能还未实现、可能并不是最佳)与遇到的一些问题,总之只是希望能够为您接下来选择clickhouse 或者解决一些问题提供一个参考的思路,仅此而已。
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Parquet 是一种面向分析的、通用的列式存储格式,兼容各种数据处理框架比如 Spark、Hive、Impala 等,同时支持 Avro、Thrift、Protocol Buffers 等数据模型。
中间件是介于request与response处理之间的一道处理过程,相对比较轻量级,并且在全局上改变django的输入与输出。
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智慧零售的大战略,其本质是数据驱动,为消费者提供更好的服务, 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节,为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员,对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
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