关于【大数据测试都包含什么】，大数据测试工具有哪些，今天涌涌小编给您分享一下，如果对您有所帮助别忘了关注本站哦。
内容导航：1、关于性能测试需要知道的2、什么是大数据测试?3、大数据包括哪些？4、大数据测试需要学什么1、关于性能测试需要知道的
随着各企业的业务发展、用户量以及数据量的不断增加，系统承载的压力也会随之增加，服务系统的性能好坏又严重影响企业的利益。因此，性能测试重要性与需求越来越强烈。
常见的性能测试目的
性能测试是确定系统在特定工作负载下的稳定性和响应能力。在进行性能测试之前，首先是要明确性能测试的目的，目的不同，对应的解决方案会有很大差异，最常见的性能测试目的（或契机）有三种：
性能测试的不同类型
在实际项目当中，可根据不同的性能测试目的，选相对应的性能测试方式。
性能测试的监控指标
在进行各类性能测试时，需要同步检测系统各项性能指标，从而分析系统的实际的响应能力与稳定性等。常用的性能监测指标有四类：业务性能指标、资源性能指标、中间件监测指标、数据库监测指标。
业务性能指标
每秒交易数（TPS）：每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量响应时间：从请求端发起请求开始，到请求端接收到服务器端的返回结束，这个过程所耗费的时间。并发用户数：指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量，即在给定的时间段内正在使用系统的用户数。在线用户数：没有提交请求，会话状态在线的用户数。吞吐量：指系统在单位时间内处理请求的数量。即在给定时间段内系统完成的交易数量。响应时间行业标准
互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。保险企业：3秒以下为佳。制造业：5秒以下为佳。时间窗口：不同数据量结果是不一样的，大数据量的情况下，2小时内完成。TPS行业标准
互联网企业：500毫秒以下，如某宝业务10毫秒左右。金融行业：1000TPS~50000TPS，不包括互联网化的活动保险行业：100TPS~100000TPS，不包括互联网化的活动制造行业：10TPS~5000TPS互联网电子商务：10000TPS~1000000TPS互联网中型网站：1000TPS~50000TPS互联网小型网站: 500TPS~10000TPS资源性能
CPU指标：主要指的CPU使用率、利用率，包括用户态（user）、系统态（sys）、等待态（wait）、空闲态（idle）。一般情况下，CPU使用率、利用率要低于警戒值范围75%。内存/SWAP：内存利用率100%并不代表内存有瓶颈，衡量系统内有瓶颈主要靠SWAP（与虚拟内存交换）交换空间利用率，一般情况下，SWAP交换空间利用率要低于70%，太多的交换将会引起系统性能低下。磁盘吞吐量：磁盘吞吐量是指在无磁盘故障的情况下单位时间内通过磁盘的数据量。磁盘繁忙率，磁盘队列数，平均服务时间，平均等待时间，空间利用率。其中磁盘繁忙率是直接反映磁盘是否有瓶颈的重要依据，一般情况下，磁盘繁忙率要低于70%。网络吞吐量：网络吞吐量是指在无网络故障的情况下单位时间内通过的网络的数据数量。一般情况下不能超过设备或链路最大传输能力的70%。资源性能（CPU、内存、磁盘）行业标准：
CPU 利用率要低于业界警戒值范围之内，即小于或者等于75%;CPU sys%小于或者等于30%;CPU wait%小于或者等于5%SWAP交换空间利用率低于70%磁盘繁忙率低于70%网络吞吐不能超过最大传输能力70%中间件指标
中间件监测指标主要包括JVM、线程池、JDBC连接池，常用的中间件如：Tomcat、Weblogic等。
中间件监控内容及行业标准：
线程数最小设置50和最大设置200比较合适。JDBC最小设置50和最大设置200比较合适。JVM最小堆大小和最大堆大小分别设置1024M比较合适。数据库性能指标
SQL：执行SQL耗时吞吐量：每秒事务次数（TPS），每秒查询次数（QPS）锁：锁等待次数和锁等待时间命中率：索引缓冲区命中率、线程缓存命中率、表缓存命中率、查询缓存命中率等。数据库监控内容及行业标准:
SQL耗时越小越好，一般情况下微秒级别。命中率越高越好，一般情况下不能低于95%。锁等待次数越低越好，等待时间越短越好。操作系统内核参数主要包括信号量、进程、文件句柄。
性能测试流程
首先要制定测试计划，明确目的、策略等。以测试计划为依据，逐步开展性能测试工作。
明确性能测试目标
确定本次性能测试的目标，包括性能测试对象、需求范围，以及性能指标达标要求，即测试退出条件。
制定性能测试计划
确定了测试对象和测试需求之后，需要制定一份性能测试计划，指导性能测试工作的进行。包括：简介、测试环境、测试场景、测试数据、测试策略、测试时间与人员安排。
测试环境描述性能测试环境的物理架构。测试场景针对各业务功能模块，设计不同测试类型（稳定性测试、负载测试、压力测试）等的单场景、组合场景测试。测试数据描述各性能测试场景下的数据量要求，加压多大数据量需要提前与业务侧对齐目标，系统现存数据体量以及每年增长幅度也可以通过与业务人员（产品经理)确定，当然也可以一些经验方法或公式来估算。比如：有并发用户数与峰值公式，以及二八原理估算方法。【并发用户数公式】：C = nL/T。C：平均的并发用户数；n：平均每天访问用户数（login session的数量）；L：一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均长度）；T：考察的时间段长度（一天内多长时间有用户使用系统）；【并发用户数峰值公式】：C'≈C+3*根号C。其中：C：公式1中的平均并发用户数；【二八原理估算测试强度】：每个工作日中80%的业务在20%的时间内完成。例如：每年业务集中在8个月，每个月20个工作日，每个工作日8小时，即每天80%的业务的在1.6小时完成。去年全年处理业务约100万笔，其中15%的业务处理中每笔业务需对应用服务器提交7次请求；其中70%的业务处理中每笔业务需对服务器提交5次请求；其余15%的业务处理中每笔业务需对应用服务器提交3次请求。（根据以往统计结果，每年的业务增量为15%，考虑到今后3年业务发展的需要，测试需按现有业务量的两倍进行。）性能测试策略描述性能测试方法和流程与工具等。需要进行哪几种类型的测试。测试时间与人员安排描述参与性能测试的人员，以及性能测试时间计划。执行性能测试
依据性能测试计划进行实施测试，准备测试环境、构造测试数据 、执行测试用例 、记录测试结果。在此过程中，如发现性能问题，提交Bug，修正Bug。
性能测试报告
完成性能测试之后，编写性能测试报告，整理总结本次性能测试的背景、目的、测试范围、测试指标需求、测试环境与工具、测试内容、测试结果与分析等。
其中测试结果与分析主要是罗列测试指标结果数据及图表，并且对测试的结果及发现的性能问题进行总结、分析。性能测试报告样例参见下图：
性能测试工具
为了更高效的进行性能测试，选用适合的测试工具非常关键，下面列举了一些常用的性能测试工具供参考。
文/Thoughtworks 李春辉
2、什么是大数据测试?
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
3、大数据包括哪些？
简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库：Hbase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
······
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4、大数据测试需要学什么
大数据专业是学什么
大数据相关专业主要有三个：数据科学与大数据技术专业；大数据管理与应用专业；大数据技术与应用专业。前两个主要是本科院校开设，最后一个是高职高专开设。
需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程等。
2大数据专业发展方向
1、大数据开发方向 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向，所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师。
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