本質的挑戰。由於我們正在將大量資料寫入或串流到中央位置，因此只有針對同樣大量的資料進行資料測試才有意義。
您需要使用真實的資料量進行測試 – 不僅是使用者數量，還有資料集的數量、複雜性和種類。測試和生產環境中的所有不同工具和軟體版本都需要相同。
這是有道理的，不是嗎？只是說來容
易做來難。複製生產數據既耗時又昂貴。在當今的經濟現實中，為數據測試目的請求預算注定失敗。
幸運的是，有辦法擺脫這個混亂。繼續閱讀以探索大數據測試的所有細微差別並獲得實用的解決方案。
什麼是大數據測試？
大數據測試是測試大數據應用程式以確保它們按預期工作的過程。它需要測試和驗證典型儲存系統無法管理的大數據應用程式的功能。
為什麼大數據測試具有挑戰性？
物件儲存可能很便宜，但它們肯定不是免費的。在大數據世界中，團隊處理的資料湖通常有 PB 級大小，並且隨著組織的擴展而迅速成長。將文件複製到單獨的儲存桶以進行類似生產的測試可能需要幾個小時。
如果您的資料湖在 上消耗 的數據，那麼為連續測試環境建立單一資料副本每年將花費約 美元。想要並行運行多個測試環境？只需乘以這個數字 – 並準備好與財務經理進行棘手的對話！
傳統資料庫測試與大數據測試
大數據測試 傳統測試
資料類型
大數據測驗涵蓋多種資料格式，包括結構化、半結構化和非結構化。半結構化資料包括 XML 檔案和 NoSQL 資料庫，而非結構化資 土耳其 WhatsApp 號碼數據 料包括文字檔案、照片、音訊、視訊和社交媒體貼文。 傳統的資料庫測試通常涉及結構化數據，這些數據是可預測的並且經常記錄在關係資料庫或電子表格中。 CRM、ERP 和交易資料庫都是資料來源的範例。
基礎設施
大數據使用分散式架構，其中資料
分散在多個伺服器或節點上，這些伺服器或節點可能是實體的或基於雲端的。這種分散式技術透過允許並行處理資料來提高可擴展性和效能，但它需要專門的產品和協定。 傳統資料具有集中式資料庫架構，這意味著所有資料都在單一位置聚合和控制，例如實體伺服器或基於雲端的平台。雖然這種集中式方法使資料管理和安全性變得更加容易，但它可能會阻礙可擴展性和效能。
數據量
顧名思義，大數據包含大量訊息，從太字節（TB）到拍字節（PB）甚至艾字節（EB）。由於其龐大的規模，傳統的資料處理技術不足以處理它。實際分析和管理需要專門的處理框架，例如 Hadoop 或 Spark。 傳統的數據量相對較小。它易於管理，可以使用普通的數據處理工具進行處理。資料量通常在千字節 (KB) 和太字節 (TB) 之間。
驗證工具
大數據的龐大數量和複雜性使得使
用傳統的資料管理解決方案難以處理和評估。因此，Hadoop、Spark 和 NoSQL 資料庫等專業技術應運而生，以滿足儲存、管理和分析大數據量的獨特挑戰。這些工具旨在處理海量、速度和種類的大數據。 傳統資料庫測試涉及使用結構化查詢語言（SQL）和其他傳統資料分析工具處理和存取傳統資料。這些解決方案專門用 鼓勵您的客戶分享他們自己的故事 於管理結構化數據，可以輕鬆處理和分析以產生業務見解。
工程文化是大數據測試的第一步
在軟體開發中，嚴格的測試是提高軟體品質的最佳途徑。數據工程也是如此；團隊需要建立並執行全面的測試策略，以實現生產中高品質數據的聖杯。
由於資料團隊經常面臨嚴格的截止日期，因此工程師通常會建立不一定考慮到最佳實踐的功能資料管道。
這就是為什麼希望獲得高品質數據的組
織需要建立一種文化，支持整合從長遠來看有價值的所有最佳實踐。
鑑於並非所有資料工程師（或資料工程領導者）都具有軟體工程背景，這一點尤其重要。他們可能不太熟悉 SWE 開發原則和最佳實踐。
請注意，產業本身只是在 印度數據 追趕這些做法。運行自動化測試套件和資料產品的自動化部署/發布仍然不能被視為主流。
最後，還有大數據本身帶來的複雜性。在 ETL 測試中，資料工程師需要比較大量資料（數百萬筆記錄的規模），這些資料通常來自不同的來源系統。這包括比較複雜 SQL 查詢或 Spark 作業產生的轉換資料。
大數據測試是以數據為中心的測試過
程。為了有效地測試資料管道，工程師需要在數量、種類和速度方面類似於生產的資料。
大數據測驗的好處
企業需要大數據測試來確保決策資料的完整性和準確性。測試並提供可靠的數據可以幫助公司發現並解決問題。
準確的數據－大數據測試可以幫助公司避免代價高昂的錯誤。透過尋找和修復資料錯誤，企業可以避免做出錯誤的決策，這可以幫助他們避免在無效的專案上浪費時間、金錢和資源。
提高效率－企業可以透過大數據測試提高系統和流程效率。解決資料收集、儲存和分析系統問題可以簡化流程並節省資源。這可以提高產量並節省金錢。
規則與合規性—大數據測試有助於公司遵守法規和標準，因此至關重要。驗證資料的準確性和完整性有助於組織遵守法規並避免罰款。
明智的商業決策－大數據測試區分有
用的大數據和無用的大數據。不重要的大數據會影響決策並造成損失，而真正的大數據可以改善決策，幫助管理者做出更好的決策。實施正確、值得信賴且完美的大數據測試方法至關重要。
優化的商業模式－高品質的大數據可以個人化客戶體驗、納入預測行為目標並提高忠誠度。組織想要使用的大數據必須經過身份驗證。
團隊使用哪些數據來複製生產規模以進行數據測試？
針對生產數據進行測試是有風險的，因此許多數據工程團隊採取各種策略，使他們能夠存取類似生產的數據以進行測試。
1. 使用模擬數據
許多資料工程師使用這種方法，因為由於有大量的合成資料生成工具（例如Faker），創建模擬資料相對容易。然而，模擬數據並不反映有關數量、品種或速度的生產數據。您不會測試整個情況，並且可能會錯過稍後會滾雪球變成實際問題的問題。