大数据测试
测试大数据应用程序的3个阶段：
- 数据分级验证
- “MapReduce”验证
- 输出验证阶段
1、大数据脚本也有输入、输出，这有点类似与功能测试中的后台逻辑测试，没有界面，一切都是后台服务器处理的，测试人员必须要清楚整个处理流程，每个数据的流转，每个步骤的输入和输出，才能判断最后的输出结果是否正确。
2、对于大数据测试也是一样，我们要清楚每个脚本的功能，每个脚本的输入和输出，整体数据流转过程，来判断大数据实现的功能是否正确。一个数据脚本或者一段数据计算逻辑，在大数据下运行正确的前提，必须是其功能是正确的，这也是我们测试人员首先要保证的。那么，我们应该如何做呢？今天我想谈下自己的浅见
3、用例设计，根据需求和每个数据的流转，结合功能测试编写用例的方法，如：场景分析法、分支覆盖法、等价类
4、测试数据准备
1）自己写sql单条插入
2）使用存储过程
3）从线上导导出数据，直接导入到测试环境。
4）python生产数据写入kafka
5、执行测试脚本，检查测试结果
6、性能测试
- 数据吞吐量
- 数据处理
- 子组件性能
