首页 > TAG信息列表 > 数据测试
【初识大数据】如何进行大数据测试？需要具备什么能力？
了解大数据框架组件 了解大数据框架组件 了解大数据框架组件 了解大数据框架组件 Hadoop（读：哈丢谱）---是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。（Hadoop中最核心涉及就是HDFS和MapReduce） Hadoop5大特性/优点： 高可靠性。 Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 。 高扩大数据测试实践（一）--BI报表测试
在大数据时代，数据成为驱动业务决策的重要指标。企业通过数据采集、加载转换、数据建模和数据可视化等方式，实现海量、多维的数据分析和预测，从而驱动业务决策和产品向智能化发展。 在本章中，我们将以大数据在商业智能、数据挖掘和数据分析化中的典型应用为例，讲解如何使用大数据测大数据测试总结
一、大数据测试中的典型问题 1. 数据质量问题和数据处理过程中的问题 我们需要关注数据本身的质量问题，以及数据处理过程中各种处理方式和结果是否满足预期，是否与业务逻辑不相符，是否影响后续业务使用的问题，这些问题通常发生在数据的ETL阶段。 常见的问题如下： （1）数据记录不唯一 （2）数据ifc地形数据测试
加载ifc地形数据，计算山体体积 ################金融测试经验
不同行业有一些不同的测试注意事项，本文总结一些金融测试注意点，供大家参考。 流程测试 数据测试 存量数据 增量数据 大数据查询 接口测试 接口堵重 处理成功返回失败 处理失败返回失败 额度测试 贷款就会涉及额度，那要了解清楚额度的占用、恢复规则 账务测试 注意冲正的情况Python 算法交易实验33 聚宽本地数据测试
说明 这里进行连通性测试，目标是获取分钟级的查询。如果可行的化之后启动一个定时服务刷数和提醒。 内容 1 连接 申请免费账号并搭建环境（pandas和python的版本不要太高，python用3.6比较好） import jqdatasdk as jq jq.auth('网站的登录名', '网站的登录密码') auth success (sqlsugar freesql hisql 三个ORM框架性能测试对比
hisql与目前比较流行的ORM框架性能测试对比 测试环境 数据库sqlserver 配置如下 总体测试结果 插入记录数 hisql(耗时) sqlsugar(耗时) freesql(耗时) 5条 0.0107秒 0.0312秒 0.02675秒 10条 0.0111秒 0.0307秒 0.0271秒 50条 0.0174秒 0.0364秒 0.0430秒 100条 0.Vue中使用Mock模拟数据测试 (元旦快乐~哈！)
1.项目创建,这里用的是图形页面创建的项目 vue ui 接着傻瓜式点击 2.安装依赖(这里用的试axios发送请求) npm install "axios": "^0.24.0", "mockjs": "^1.1.0", 3.封装axios请求 编写api.js import axios from 'axios' axios.defaults.headers.post[&#大数据测试
1、前言 大数据测试是对大数据应用程序的测试过程，以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时，平稳无差错地运行。 大数据是无法使用传统计算技术处理的大型数据集的集合。这些数据集的测试涉及要处理的各种工具、技大数据测试3
5.4 where 本数据集收集的是美国地区的电影数据，对于电影的制作公司以及制作国家，在本次的故事 背景下不作分析。 5.5 who 5.5.1 分析票房分布及票房 Top10 的导演 先统计除各个制片公司的电影数量和： #production_companies制片公司 clean_tmdb_5000_movies = "s大数据测试4
5.6 how 5.6.1 原创 VS 改编占比（饼图） 在查看属性列并没有发现有“改编“这一列一时间不知道如何分辨是否是改编。 但是百度以后发现keywords这一属性列中有based on代表是改编。于是问题解决了： clean_tmdb_5000_movies = "static/data/clean_df_tmdb_5000_movies.csv"大数据测试5
5.7 how much 5.7.1 计算相关系数（票房相关系数矩阵） clean_tmdb_5000_movies = "static/data/clean_df_tmdb_5000_movies.csv" # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', N大数据测试2
5 数据分析 5.1 why 想要探索影响票房的因素，从电影市场趋势，观众喜好类型，电影导演，发行时间，评分与 关键词等维度着手，给从业者提供合适的建议。 5.2 what 5.2.1 电影类型：定义一个集合，获取所有的电影类型 clean_tmdb_5000_movies = "static/data/clean_df_tmdb_5000_movies.csv大数据测试是什么、以及测试步骤
一、大数据测试基本概念1、、什么是大数据?大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色。 2、什么是BI？BI（Business IntelligeElasticsearch学习（十）ELK安装及使用
目录 前言 一、Logstash安装 二、测试 1、全量数据测试 2、增量数据测试 总结 前言 ELK是三个开源软件的缩写，分别是：Elasticsearch , Logstash, Kibana。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具； Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供Web测试人进阶：终于有大佬把大数据测试讲清楚了
1.什么是大数据 大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程如何进行大数据测试，有哪些性价比高的大数据检测机构推荐？
近几年随着大数据、云计算等概念的广泛普及，人们对于大数据的认识程度也越来越高，实际上人们的生活中也无时无刻不在应用着大数据，每一次扫码付款，每一次网上下单购买行为，都与大数据相关。 而与大数据相关的大数据测试也逐渐成为测试人员的工作之一，大数据信息如何进行测试呢？大数据测试大数据测试总结
前言 随着各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长，相应的，对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。医疗、能源、通信、零售业、金融、体育等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的测试开发进阶：一文教你从0到1搞懂大数据测试！
1.什么是大数据 大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能测试开发：一文教你从 0 到 1 搞懂大数据测试！
# 1.什么是大数据 大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化深入探讨数据测试
深入探讨数据测试 |0x00 数据测试模型 通过之前的两篇文章，我们已经对数据测试有了一个初步的刻画，本文讲述一些更进阶的内容。因为测试通常要对研发环节有一定的***，如果测试的内容越多，势必影响到研发效率的提升，很容易造成测试与研发之间的对立，但如果不去做测试，那么数据的质量就会失浅谈数据测试
浅谈数据测试 |0x00 “大数据测试” 有一些人会有困惑：“大数据大数据，都这么大了，怎么测试？”过去的大数据开发，确实很少有测试，究其根本，数据是为业务服务的，而且数据量之大，往往不能像工程团队那样，构建一套完整的测试环境，只有上了生产才有数据可测。 所以，我们通常情况下理解的数据测试，除Python使用Request+pytest+allure将Execl表格中的接口数据测试并生成测试报告（接口自动化）
我们需要4个文件： 1. 234.xlsx # Excel表格数据 2. readexcel.py # 读取excel表格数据 3. requestexcel.py # 获取请求之后的code 4. testexcel.py # 使用allure生成测试报告 1. 234.xlsx Excel表格数据，这里将第一个url改成错误的了，为了演示错误的url，会返回404状随机数的生成 （用于数据测试）
import java.util.*; public class GSX52 { public static void main (String[] args){ Random rand = new Random(); int i,j; for(i=1;i<=100;i++){ j = rand.nextInt(100); System.out.println("j:"+j);从功能测试角度谈大数据测试
大数据，已经成为了一个时代的代名词，当今的互联网属于大数据时代，大数据时代的到来，颠覆了以往对数据的惯性思考方式，要保证数据执行，软件质量，测试质量，数据使用场景等，都需要重新变换一个新的角度，对软件进行更全方面的思考。 之前大数据很少有测试，开发会觉得：测试环境又没有那么多数