【解答】大数据量场景下,如何测试验证函数的数值计算的数据正确性
测试的大数据量场景已2T为例进行介绍如下:
(1)数据抽样验证:由于数据量非常大,可以采用数据抽样的方式进行验证。从数据集中随机抽取一小部分数据进行测试和验证,以此来推断整个数据集的正确性。
(2)并行计算验证:可以采用并行计算的方式进行验证,将数据集分成多个部分进行计算,然后将结果汇总。这样可以大大缩短计算时间,提高计算效率。
(3)数据库数值计算的验证:需要对数据库数值计算的正确性进行验证,包括数值计算的精度、精确度和误差等。
(4)数据比对验证:可以将函数计算的结果与其他来源的数据进行比对,包括原始数据和其他的数据处理过程。如果结果一致,则说明函数计算的结果正确。
(5)数据测试验证:可以对函数进行全面的测试,包括单元测试、集成测试和系统测试等,以确保函数的正确性和稳定性。
(6)数据质量监控验证:需要对数据质量进行监控和审计,及时发现和解决数据异常和错误,确保数据的准确性和一致性。
综上所述,验证函数数值计算的数据正确性需要采用多种方法和技术,需要从数据抽样、并行计算、数据比对、数据测试、数据质量监控等多个方面进行验证和检测。同时,也需要对函数的计算规则和计算结果进行充分的理解和分析,从而确保函数数值计算的数据正确性。
1.作者:Syw 2.出处:http://www.cnblogs.com/syw20170419/ 3.本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。 4.如果文中有什么错误,欢迎指出。以免更多的人被误导。 |