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今天我们主要来聊聊大数据测试怎么做？
大数据测试，经过需要经过数据库测试、基础设施和性能测试以及功能测试等几个部分。而数据库的测试，是非常重要的一个环节。
大数据测试工作的很大一部分将花费在数据验证上。
数据可以从各种来源流入大数据系统，如传感器、物联网设备、扫描仪、CSV、普查信息、日志、社交媒体、RDBMS等。大数据应用程序将使用这些数据集。可能需要对这些数据进行清理和验证，以确保继续使用正确的数据。
这里我们以Hadoop为例，来进行简单的测试模拟：
一旦数据在Hadoop中，我们将必须验证数据是否已正确导入到Hadoop中。
我们必须测试数据的正确性和完整性。
为了使用Hadoop，应该了解Hadoop中使用的命令。
为了验证源数据，应该了解SQL，因为数据源可以是RDBMS系统。大数据应用程序将对Hadoop中的数据进行处理，并按照所需的逻辑进行处理。为了处理测试数据，肯定需要掌握一些Hive、Pig脚本、Python和Java方面的知识，用于提取和处理测试数据的脚本。
然后将处理后的数据存储在数据仓库中。数据存储在数据仓库后，可以**大数据应用程序再次验证数据，以确保数据与处理后生成的数据一致。数据仓库中的数据通常以可视格式进行分析和描述，以便从中获得业务智能(BI)。一些组织使用来自SAP、Oracle等供应商的商业智能工具，或者使用R之类的语言来可视化数据。
数据一旦被可视化地表示出来，就必须对其进行验证。可以使用Web服务将数据从数据仓库传输到BI系统。在这种情况下，还必须测试web服务，测试人员应该具有测试web服务的知识。