大数据测试都有什么工作内容？实际的日常工作都有什么？用到什么工具？有什么技术要求？
大数据测试主要的工作内容包括:
- 测试用例设计:根据系统业务功能和需求设计大数据测试用例。
- 负载测试:模拟大量数据和高并发量,测试系统的性能和稳定性。常用的测试工具有JMeter、 firearms、tsung等。
- 效率测试:测试系统处理大量数据的效率,比如计算速度、速率等。
- 压力测试:对系统进行极限测试,确保系统能处理最差情况下的请求。
- 容量测试:测试系统能处理多大规模的数据。
- 稳定性测试:测试系统能够长时间承受大数据处理的能力。
- 兼容性测试:测试系统能否兼容多种形式的大数据。
- 使用过程监控:在生产环境中持续监控大数据处理情况,发现问题并改进。
实际的日常工作内容主要是用例设计、负载测试以及监控工作。
常用的工具有:JMeter、Hive、Hadoop、Storm、Spark、Flume等。
技术要求主要集中在大数据处理和分布式系统方面,如Linux使用、SQL、Hadoop、Storm等。
希望以上信息能满足你的需求,如果还有其他疑问,欢迎和我交流。