大数据分析测试工程师

接下来为大家讲解大数据分析测试点，以及大数据分析测试工程师涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据测试掌握哪些
• 2、OLAP测试基准:PC-A、TPC-D、TPC-H和TPC-DS
• 3、大数据测试怎么测

大数据测试掌握哪些

1、大数据测试需要掌握以下内容： 数据规模与性能测试 首先需要掌握大数据环境下的测试技术，包括对于超大规模数据的处理与性能测试。需要了解大数据平台对数据处理的实时响应能力和吞吐量等性能指标。对于此类测试，还需要具备分析和解决大数据环境中出现的性能瓶颈和瓶颈诊断技术。

2、对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。测试专业技能、软件编程技能、网络、操作系统、数据库、中间件（web容器）等知识。

3、数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、Python言语；数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。

4、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***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）。

5、大数据测试工程师需要具备数仓规范与数据测试流程的熟悉度。首先，了解数据质量规范至关重要，包括数据清洗、校验、标准化、去重、加工等。数据模型规范也是基础，***用维度建模与星型模型设计数据模型，遵循最佳实践，如明确命名、主键唯一性等。

OLAP测试基准:PC-A、TPC-D、TPC-H和TPC-DS

TPC-DS是TPC组织为替代TPC-H推出的下一代决策支持系统测试基准。在深入探讨TPC-DS之前，我们先了解TPC-H。TPC-H是面向商品零售业的决策支持系统测试基准，包含8张表和22个SQL查询，遵循SQL92标准。

极致性能StarRocks在OLAP查询性能上超越业界，无论是SSB单表还是多表查询，TPC-H和TPC-DS等复杂查询，都显示出卓越的性能。在TPC-DS基准测试中，100G和1T规模下，与Snowflake相比，StarRocks表现出2-3倍的优势，这提升了用户体验并节省资源。

TPC已经发布了四套基准程序，如TPC-A、TPC-B、TPC-C和TPC-D，分别对应OLTP和决策支持等不同业务场景。TPC-C和TPC-D是已知的，而TPC-E则即将推出，用于大型企业信息服务的基准测试。

TPC是由数10家会员公司创建的非盈 利组织，总部设在美国。该组织对全世界开放，但迄今为止，绝大多数会员都是美、 日、西欧的大公司。TPC的成员主要是计算机软硬件厂家，而非计算机用户，它的功能是制定商务应用基准程序的标准规范、性能和价格度量，并管理测 试结果的发布。

大数据测试怎么测

1、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：来自各方面的数据资源 MapReduce验证 大数据测试的第二步是MapReduce的验证。架构测试 Hadoop处理大量的数据，并且是非常耗费资源的。性能测试 大数据性能测试包括两个主要的行动 数据***集和整个过程。

2、大数据测试涉及验证数据处理，主要关注性能与功能，包含数据阶段验证、MapReduce验证与输出阶段验证。数据阶段验证需确保正确加载、匹配源数据与HDFS数据，以及数据正确提取与加载至HDFS。MapReduce验证需检查Map与Reduce进程、数据聚合与隔离规则、键值对生成与数据验证。

3、在测试流程中，数据准备、验证、分析与报告阶段分别关注数据的收集、验证、探索与呈现。维护阶段确保数据的定期备份、恢复、更新与清理。遵循“需求调研+分析-测试策略***制定-测试用例编写-执行测试-线上验证测试-测试总结”的流程，确保测试工作的高效与完整。

4、测试工具：大数据测试使用Hadoop生态系统组件与ETL工具，传统测试依赖传统数据库与常规测试工具。（6）测试人员技能：大数据测试要求测试人员具备大数据专业知识，传统测试门槛相对较低。大数据测试类型 （1）功能测试 功能测试聚焦于数据质量、维度、处理与展示。

5、大数据测试工程师需要具备哪些技能？掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DBMysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。

6、数据逻辑测试涉及数据量、指标计算与调度测试。数据加载测试关注数据量与调度配置。整个测试过程包含数据监控，以确保生产环境数据的实时性和准确性。以上内容覆盖了大数据测试的各个方面，包括测试对象、方法、难点与流程。

关于大数据分析测试点，以及大数据分析测试工程师的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。