大数据测试 VS 传统数据库测试 & 测试环境需求
来源:互联网 发布:淘宝宝贝主图是什么 编辑:程序博客网 时间:2024/06/12 01:28
大数据测试 VS 传统数据库测试
类型
传统数据库测试
大数据测试
数据
结构化数据
结构化数据和非结构化数据
测试方法是明确定义和时间测试
测试方法需要集中的研发工作(R&D efforts)
测试人员可以选择“Sampling”策略进行手动或可以选择“Exhaustive Verification”策略进行自动化测试
"Sampling"策略在大数据测试有很大的挑战
基础设施
不需要特殊的测试环境,因为文件大小有限
需要特殊的测试环境,因为大数据量和文件(HDFS)
验证工具
测试程序使用基于Excel的宏或基于UI的自动化工具
没有定义的工具,范围很广从编程工具如MapReduce到HIVEQL
拥有基本的操作知识和较少的培训就可以使用测试工具
需要一套特定的技能和培训来操作测试工具。此外,工具处于新生阶段,随着时间的发展也许会带来新的功能。
测试环境需求
测试环境需求取决于要测试的应用程序的类型。对于大数据测试,测试环境应包括:
1.它应该有足够的空间用于存储和处理大量的数据
2.它应该具有分布式节点和数据的集群
3.它应该具有最低的CPU和内存利用率,以保持性能高
大数据场景使用的工具
大数据集群
大数据工具
NoSQL
CouchDB, MongoDB, Cassandra, Redis, ZooKeeper, Hbase
MapReduce
Hadoop, Hive, Pig, Cascading, Oozie, Kafka, S4, MapR, Flume
Storage
S3, HDFS ( Hadoop Distributed File System)
Servers
Elastic, Heroku, Elastic, Google App Engine, EC2
Processing
R, Yahoo! Pipes, Mechanical Turk, BigSheets, Datameer
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