【51CTO.com快译】不知您是否还记得，在互联网的初期，数据往往是通过使用简单的数据文件来保存的。后来，随着数据复杂性的增加，数据库管理系统应运而生。近年来，结构化和非结构化类型的数据都得到了巨大的发展，我们将它们统称为“大数据”。如今，随着大数据应用的蓬勃发展，针对数据的处理技术也得到了不断迭代。
为了保证大数据的质量，我们显然需要对大体量的数据进行测试。本文将通过简要指南的形式，引导您全面了解大数据测试的相关概念、策略、挑战、好处以及相关测试工具。
什么是大数据软件测试?
总的说来，大数据测试是对大数据应用程序的数据质量进行检测的过程。由于我们难以使用传统计算技术来处理大型数据集合，因此传统的数据测试方法不适合被实施到大数据上。为此，我们需要考虑的大数据测试策略应包括：大数据测试的基本技术(例如Apache的Hadoop)、方法、以及自动化工具。
大数据测试的策略
首先，我们来看针对大数据质量检测的策略，其中有着与传统测试相似的地方：
功能测试(Functional Testing)：前端应用测试能够为数据的验证提供便利。例如，我们可以将前端应用程序所产生的实际结果，与预期的结果进行比较，以深入了解目标应用框架、及其各个组件。
性能测试(Performance Testing)：大数据的自动化，能够方便我们在不同的条件下测试目标应用的性能。例如，我们通过使用不同种类和数量的数据，测试应用程序，进而确保所涉及到的组件的确能够为大数据集合，提供有效的存储、处理、以及检索功能。
数据提取测试(Data Ingestion Testing)：通过测试性地提取数据，我们可以验证并确保所有的数据，均能在大数据应用中被正确地提取和加载。
数据处理测试(Data Processing Testing)：在针对大数据的处理策略上，我们需要运用数据自动化工具，重点关注数据的获取与处理过程，通过比较输出文件和输入文件，来验证业务逻辑是否能够被正确地实现。
数据存储测试(Data Storage Testing)：借助大数据自动化测试工具，QA测试人员可以通过将输出数据与数据库中的数据进行比较，来验证输出数据是否已正确地被加载到了数据库中。
数据迁移测试(Data Migration Testing)：每当应用程序被迁移到其他服务器，或发生任何技术变更时，我们都需要通过软件测试，来验证数据从旧的传统系统，被迁移到新系统的过程中，所经历的停机时间最少，而且不会造成任何数据丢失。
大数据测试的挑战
大数据的多样性主要体现在那些非结构化的数据上。鉴于目前在大数据应用场景中被采用和实施工具尚不成熟，我们在测试过程中，可能会遇到各种挑战。下面我们来深入讨论大数据测试的各项潜在问题和对应的解决方案。
数据的多样性和不完整性
问题：如今许多企业根据日常的业务所需，存储了数十亿字节的数据。测试人员必须审核这些海量数据，以确认它们的准确性和与业务的相关性。显然，即使企业拥有数百名QA测试人员，也无法通过手动测试的方式，来处理这种量级的数据。
解决方案：我们很自然地会想到采用大数据自动化工具，去检测该体量数据的有效性。通过自动化工具，QA工程师只需为大数据应用程序创建和执行自动化测试用例，便可实现对数据的反复与深度测试。
高度扩展性
问题：随着业务访问量的显著增加，大数据应用程序的后端数据库，可能会在可访问性、处理能力、甚至是网络连接上，受到严重的影响。即使是那些针对处理海量数据而开发的分布式应用，也可能会因为受到拒绝服务(DoS)攻击或CC(Challenge Collapsar)攻击，而无法处理正常的业务请求。
解决方案：我们通常可以采取如下两种方式，来设计数据测试的方法：
集群技术：可以在集群的所有节点之间均匀地分配大量的数据。也就是说，大数据文件可以被轻松地拆分为不同的数据块，并且存储在集群中的不同节点上。这种复制文件块、并将其存储在不同的节点处的方式，大幅减少了应用对于主机的依赖。
数据分区：这种大数据自动化的方法不但简单易行，而且可以让QA测试人员执行CPU级别的并行处理。
测试数据管理
问题：自动化工具往往只能从通用的层面上，针对大数据应用场景，实现数据的迁移、处理和存储测试。如果QA测试人员并不理解待测的业务、组件和数据，那么他们将很难得到有价值的测试结果和洞见。
解决方案：首先，QA团队应当与市场营销和开发团队进行协调，以了解从不同源头提取、过滤数据，以及预处理和后期处理算法的过程。在此基础上，他们可以通过熟悉大数据自动化工具、和指定待运行的测试用例，以便合理地管理好各种测试数据。
优秀大数据测试工具
常言道：工欲善其事，必先利其器。只有用到了强大的测试工具，QA测试人员才能提高大数据检测的效率。下面我们将给出几款目前公认比较实用的大数据测试工具：
Hadoop
大多数据科学家都认为：没有开源框架的技术栈是不完整的。那么作为开源框架的Hadoop，不但可以存储大量各种类型的数据，而且具有分布式处理海量任务的能力。当然，QA工程师在采用Hadoop进行大数据性能测试时，应事先具备一定的Java知识，具体方面请参见--https://blog.qasource.com/big-data-and-hadoop-performance-testing-perfcast-spring-2019。
HPCC
高性能计算集群(High-Performance Computing Cluster，HPCC)是免费且完整的大数据应用解决方案。通过提供具有高度可扩展性的超级计算平台，HPCC不但能够提供高性能的架构，而且支持测试中的数据、管道、以及系统的并发性。当然，QA工程师在使用HPCC之前，应具备一定的C ++和ECL编程基础。
Cloudera
Cloudera通常被称为CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)。它是企业级技术部署的理想测试工具。作为一个开源的工具，它提供了免费的平台发行版，其中包括：Apache Hadoop、Apache Impala和Apache Spark。易于实施的Cloudera，不但具有较高的安全性和管理能力，而且能够方便测试团队收集，处理，管理和分发海量的数据。
Cassandra
Cassandra是一款免费的开源工具。凭借着高性能的分布式数据库，它可以处理商用服务器上的海量数据，因此常被业界许多大型公司用来进行大数据的测试。而作为最可靠的大数据测试工具之一，Cassandra提供了自动化复制、线性可扩展性、无单点故障等服务。
Storm
作为免费的开源测试工具，Storm支持对于非结构化数据集的实时处理，并且能够与任何编程语言相兼容。Storm通过可靠的扩展性和防错能力，来准确地处理任何级别的数据。目前，这款跨平台工具提供了包括日志处理、实时分析、机器学习、以及持续计算等方面的多种用例。
大数据测试的好处
说到底，对于大数据的测试，就是要让QA人员通过发现、定位从不同来源和渠道收集来的数据，以确定应用程序的设定功能可以按照预期运行，验证数据的完整性与准确性，并在此基础上着手对应用程序进行必要的迭代和改进。具体而言，大数据测试能够为开发团队带来如下好处：
数据的准确性：对于企业而言，无论是业务计划，还是预测和决策，都需要基于准确的数据。而在大数据应用中，验证数据的正确性就显得尤为重要。我们需要在验证的过程中注意如下四个方面：
在数据注入过程中不会出现错误
将完整且正确的数据加载到大数据框架中
基于业务设计的逻辑，能够让数据的基本验证功能正常运行
根据业务需求，各种数据访问工具能够获取正确的输出数据
具有成本效益的存储：在每个大数据应用的背后，都有着多台计算主机。它们可以从不同服务器处，将数据注入并存储到大数据的应用框架中。显然，将逐个应用类型的数据进行单独验证和存储，是非常不经济实惠的。因此，我们可以将其配置为根据诸如：数据复制因子和数据块大小等条件，全面验证已注入的数据，是否能够按照规则被正确地存储到不同节点上。
如您所知，那些结构或格式不正确的数据，往往会消耗更多的存储空间。因此，我们一旦完成了数据的测试和构造，其存储空间的占有率便会大幅减少，进而最终为企业产生成本效益。
有效的决策和业务策略：准确的数据往往是关键业务的决策基础。它们不但有助于分析各类潜在的风险，而且能够确保只注入那些有助于决策分析、并产生明智的业务决策的数据。
在正确的时间提供正确的数据：大数据框架必然包含多个组件。任何组件的配置不当，都可能导致数据在加载或处理中引起应用性能的下降。与此同时，即使数据的准确性得到了保障，如果无法在正确的时间提供可用的数据，这对于应用服务来说同样是惘然。可见，大数据测试就是要测试应用在不同的数据类型和负载体量下，能够快速地处理并交付出准确信息的能力。
·提高利润与满意度：那些难以确定的错误原因和位置，往往会成为企业大数据应用的主要漏洞和缺陷。而通过深入的测试，我们能够有效地将有用的数据与结构不良的无用数据相互分离，在增强客户使用体验的同时，提高业务的营收，以及优化整个业务的决策流程。
原文标题：A Complete Guide to Big Data Testing，作者：Vakul gotra
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