大数据测试需要学什么

发布网友 发布时间:2022-03-27 15:44

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懂视网 时间:2022-03-27 20:05

大数据测试包含如下:

  

  1、实时大数据量。模拟用户工作时的实时大数据量,主要目的是测试用户较多或者某些业务产生较大数据量时,系统能否稳定地运行。

  

  2、极限状态下的测试。主要是测试系统使用一段时间即系统累积一定量的数据时,能否正常地运行业务。

  

  3、前面两种的结合。测试系统已经累积较大数据量时,一些实时产生较大数据量的模块能否稳定地工作。

  

  大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。  

  

热心网友 时间:2022-03-27 17:13

大数据专业是学什么
大数据相关专业主要有三个:数据科学与大数据技术专业;大数据管理与应用专业;大数据技术与应用专业。前两个主要是本科院校开设,最后一个是高职高专开设。
需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。
必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程等。
2大数据专业发展方向
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向,所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位:大数据运维工程师。

热心网友 时间:2022-03-27 18:31

首先是基础阶段。这一阶段包括:关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后,会安排这些基础课程的进阶课程,即:数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后,大数据基础学习阶段才算是完成了。
接下来是大数据专业学习的第二阶段:大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分,先理解基础知识,再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括:布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维;进阶内容包括:HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。
完成了这部分内容的学习,学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识,并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展,所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位,有个更长远的发展前景。
第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。基础部分有:PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA;进阶部分有:机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

热心网友 时间:2022-03-27 20:06

大数据测试三个步骤:
步骤一:数据阶段验证
大数据测试的第一步,也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证:
1)来自各方面的数据资源应该被验证,来确保正确的数据被加载进系统。
2)将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较,以确保它们匹配。
3)验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置。
该阶段可以使用工具Talend或Datameer,进行数据阶段验证。
步骤二:"MapRece"验证
大数据测试的第二步是MapRece的验证。在这个阶段,测试者在每个节点上进行业务逻辑验证,然后在运行多个节点后验证它们,确保如下操作的正确性:
1)Map与Rece进程正常工作。
2)在数据上实施数据聚合或隔离规则。
3)生成键值对。
4)在执行Map和Rece进程后验证数据。
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。生成输出数据文件,同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括:
1)检查转换(Transformation)规则被正确应用。
2)检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中。
3)通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏。

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