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大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。

对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。

大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。

需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。

大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。

当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。

对于大数据测试工程师而言，如何高效正确的验证经过大数据工具/框架成功处理过的至少百万兆字节的数据将会是一个巨大的挑战。

因为大数据高效的处理测试速度，它要求测软件工程师具备高水平的测试技术才能应对大数据测试。

我们来看下大数据处理的三个特性：

大批量

实时性

可交互

另外，数据质量也同样是大数据测试的一个重要维度。

因此在进行应用程序测试之前，必须确保数据质量，并且考虑把数据质量作为数据库测试的一部分。涉及数据的各种特性的检验，例如一致性、准确性、重复性、连贯性、有效性及完整性等等。

下面我们一起看看大数据应用的测试过程是怎么样的。

整体而言，大数据测试大体可以分为三大步骤：

步骤一，数据预处理验证在进行大数据测试时，首先要预hadoop前验证数据的准确性等等。

我们数据来源可能是关系数据库、日志系统、社交我那个落等等，所有我们应该确保数据能正确的加载到系统中

我们要验证加载的数据和源数据是一致的

我们要确保正确的提取和加载数据至hdfs中

步骤二，MapReduce验证在进行大数据测试时，第二个关键步骤是“MapReduce”验证。在本阶段，我们主要验证每一个处理节点的业务逻辑是否正确，并验证在多个运行后，确保：

MapReduce过程工作正常

数据聚合、分离规则已经实现

数据key-value关系已正确生成

验证经过mapreduce后数据的准确性等特性

步骤三，结果验证在本阶段主要验证在经过大数据工具/框架处理后，生成的最终数据的成果。

主要验证：

验证数据转换规则是否正确应用

验证数据的完整性和是否成功持久化到目标系统

验证无数据损坏

Hadoop处理海量数据是非常的消耗资源的，良好的架构是确保大数据项目成功的基础。糟糕的涉及会导致性能急剧的下降，进而使得系统无法满足我们的需要，因此我们需要，或是说至少在Hadoop环境下进行性能测试、故障恢复测试，以应改进效率和应对可能的最糟糕的情况。

性能测试是一个复杂的工作，它贯穿整个测试周期，需要