小白學習大數據測試：6個主流程和3個關鍵步驟歸納整理
什麼是大數據？
大數據是一個大的數據集合，通過傳統的計算技術無法進行處理。這些數據集的測試需要使用各種工具、技術和框架進行處理。大數據涉及數據創建、存儲、檢索、分析，而且它在數量、多樣性、速度方法都很出色。
大數據測試類型
測試大數據應用程序更多的是驗證其數據處理，而不是測試軟體產品的個別功能。當涉及到大數據測試時，性能和功能測試是關鍵。
在大數據測試中，QA工程師數據處理可以是三種類型：批量、實時、交互。
與此同時，數據質量也是大數據測試的一個重要因素。它涉及檢查各種欄位，如準確性，重複，一致性，有效性，數據完整性等。
大數據測試步驟
下圖給出了測試大數據應用程序階段的高級概述：
大數據測試實現被分成三個步。
1：數據階段驗證
來自各方面的數據資源應該被驗證，來確保正確的數據被載入進系統
將源數據與推送到Hadoop系統中的數據進行比較，以確保它們匹配
驗證正確的數據被提取並被載入到HDFS正確的位置
該階段可以使用工具Talend或Datameer，進行數據階段驗證。
Step 2："MapReduce"驗證
在這個階段，測試者在每個節點上進行業務邏輯驗證，然後在運行多個節點後驗證它們，確保如下操作的正確性：
Map與Reduce進程正常工作
在數據上實施數據聚合或隔離規則
生成鍵值對
在執行Map和Reduce進程後驗證數據
Step 3：輸出階段驗證
生成輸出數據文件，同時把文件移到一個EDW(企業數據倉庫)中或著把文件移動到任何其他基於需求的系統中。在第三階段的活動包括：
檢查轉換規則被正確應用
檢查數據完整性和成功的數據載入到目標系統中
通過將目標數據與HDFS文件系統數據進行比較來檢查沒有數據損壞
大數據測試完整流程
遵循：需求調研+分析---->測試策略計劃制定---->測試用例編寫--->執行測試----->線上驗證測試----->測試總結的流程。
1、需求調研+分析
測試若不清楚需求的背景現狀是無法真正做好測試、保證產品質量的。
需求分析的越透徹，後續的工作就越順利。這個步驟是需要產品、開發、測試相互補充輔助完成。
2、測試策略計劃制定
通過開發的技術架構評審會，測試會了解開發的架構邏輯，表結構設計，開發排期，從而制定測試策略方法，測試重點，測試工具選用，測試排期，風險預估等
3、編寫及評審測試用例
測試用例需要覆蓋所有的測試場景：
正常的，異常的、功能邏輯的，介面的、性能的等等.
測試用例的目的：
從來就是為了更好執行測試，更好的保證執行測試時的高覆蓋率和高通過率，絕對不是為了寫用例而寫用例。
測試工具的選擇遵循兩個重要標準：
（1）清晰展現測試思路和邏輯
（2）方便快速評審及執行測試。
目前我們所使用的的用例管理工具是matrix+easytest+freemind+excel，根據不同的需求場景，選擇不同的工具。
4、用例執行測試
執行測試包括兩部分：
第一部分：每周平均兩次的迭代版本測試，這種類型的執行測試以手工測試為主工具為輔。
第二部分：定期執行部分, 主要依賴工具執行。用來做web、介面的功能測試和性能測試，包括selenium+git+idea、easytest、jmeter、beyondcompare這類工具分別設置了不同的執行周期，定期的進行全產品線的回歸測試，進一步保證產品功能邏輯及介面功能的正確及可用性。
5、線上驗收測試
上線後，第一時間針對上線更新內容進行線上回歸測試，並且快速反饋給開發和產品，做出決策；上線驗證完成後，根據實際上線結果向項目所有成員發送上線測試報告;
6、測試總結
包括：文檔整理、技術總結、項目概況綜述。
文檔整理
針對項目所涉及的環境數據、業務數據等實際場景做項目後的總結整理。
技術總結
主要是針對項目中用到的工具技術，所遇到的難點或新的突破和改進。
項目概況綜述
包括需求覆蓋率、需求遺漏變更率、開發自測通過率、開發bug反覆率、用例覆蓋率、問題遺漏率、項目bug類型及數量統計等。
總結：
萬變不離其宗，不論是什麼測試ta的主流程基本都是一樣的，就是我們剛開始學習測試的那一套流程。也許你會覺得簡單，但你要明白，無規不成方圓，有時候沒有推行好或者結果不好不一定是因為技術不行，也許是沒有好的流程。就好像，一輛汽車的生產，如果沒有好的流程你覺得最終出來的汽車質量會好嗎？
很多東西不會立馬就明白，大數據測試也是一樣，先做了解和記憶，等後續隨著知識的積累自然就明白了，學習就是這樣的，需要一個過程，不能太強求。
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