大数据测试的应用

大数据测试的应用

大数据是随着时间的推移而不断增长的海量数据的集合。在很短的时间里,数据已成为世界上最有价值的资源之一。在一个相互连接的世界中,由于技术革命,每秒钟都会产生大量的数据。

数据是庞大且复杂的,大数据测试可以更好的解决传统的数据库管理工具无法有效地存储和处理问题。

大数据是一组难以用传统计算技术进行测试的大型数据库。测试大数据应用程序涉及到各种工具、技术和框架。

大数据的5V特征体量、速度、多样性、准确性和价值。这些与数据创建、存储、检索和分析有关。大数据测试自动化工具用于验证结构化和非结构化数据集和模式,以验证提取转换负载(Extract Transform Load, ETL)过程后积累的数据是否分类,并验证数据的质量、可伸缩性和完整性。

为什么传统数据库无法处理大数据

传统数据库无法兼容存储和处理大数据的主要有以下原因

  • 非结构化的大数据是无法使用传统数据库(例如SQL Server,Oracle和MySQL)进行有效处理。
  • 数据可以是视频,图像,文本,音频等。可以是生物记录,军事记录,研究数据等任何形式。这些数据不能存储在关系数据库管理系统(RDBMS)的行和列中。
  • 数据量大,要求存储容量大,并行处理速度快。RDBMS处理是比较贵的。
  • 每秒钟都会从不同来源生成大量数据,速度上也跟不上。

工作原理

收集数据

首先从多个来源(例如传感器,社交媒体,日志等)进行数据收集,然后将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。测试人员确保根据架构正确提取数据,而不会损坏数据。通过将源数据与提取的数据进行比较来验证数据的正确性。

处理数据

提取数据后,检查业务逻辑是否正确实现,并通过将输入文件与输出文件进行比较来验证数据。

储存数据

测试人员通过比较输出数据和仓库数据来检查输出数据是否被正确地加载到仓库中。

迁移资料

在将应用程序迁移到另一台服务器时,数据迁移是必不可少的过程。在数据迁移测试中,数据从旧系统迁移到新系统,不会丢失数据,并且停机时间极短。

价值

  • 数据准确性:据Gartner称,“数据量将在未来五年内增长800%,其中80%将由非结构化数据贡献。”准确的数据可以帮助企业了解市场中的竞争,从而消除劣势,最大限度地发挥自身优势。
  • 更好的决策:调查表明,58%的情况下,大数据可以帮助更好的做出决策,29%的情况下,非结构化数据将帮助企业改善决策。
  • 改进的营销策略:可以用于营销策略的规划。基于历史和用户行为收集的大量数据有助于预测改善业务的策略。
  • 提高ROI:大数据测试有助于提高数据质量和客户体验,同时提高ROI。

通过验证数据的质量、完整性等,帮助您从复杂的数据中解脱出来。完整的呈现,它可以帮助您验证数据的准确性,以改进基于数据的流程和行动。

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