QA导读：大数据时代已经到来。目前大数据的应用十分广泛，已渗透到各行各业，如电信、教育、金融、医疗等，对人类社会和生产有着重大而深远的影响。为了抢占大数据时代的战略机遇，众多企业都在积极地做数字化转型升级。作为测试的你或者想要转型大数据测试的你，要有哪些技能呢？要如何通过大数据测试来保障应用质量呢？

大数据测试解读

对于传统软件、互联网产品的测试，测试方法及质量体系是相对成熟的。而大数据测试尚处于较新的阶段，且大数据应用常常与机器学习技术紧密联系，该领域里也鲜有完整的大数据质量体系可供借鉴。

什么是大数据测试？

大数据测试，通常是对采用大数据技术的系统或应用的测试。它可以分成两个维度，一个是数据的测试，另一个是大数据系统或应用产品的测试。

数据的测试主要关注数据的完整性、准确性、一致性等，是大数据测试中非常重要的一环。若数据测试不够严格，则后续所有的数据应用都可能出现偏差甚至错误，所以做好数据测试很关键。

大数据系统一般指使用Hadoop生态系统组件搭建的或自主研发的大数据系统。自主研发的大数据系统主要包括数据存储、计算、分析等应用。大数据应用产品比较丰富，典型的有BI报表、数据挖掘产品、数据分析平台等。

大数据测试与传统数据测试在数据量级、数据结构、验证工作及环境要求等多方面存在差异。

大数据测试流程

大数据测试流程与传统测试流程相似，主要分为以下几个步骤：

在大数据测试中，我们需要以流程规范为依托，以方法策略为指引，对各个环节做好质量把控，提前发现问题，保证项目的正常交付及应用。

大数据测试类型及方法

大数据测试类型及方法虽广泛，主要关注的还是以下几个方面：

数据质量测试

完整性，数据信息是否存在缺失的情况。
一致性，数据是否遵循了统一的规范，数据之间的逻辑关系是否正确和完整。
准确性，数据记录的信息是否存在异常或错误。
唯一性，数据是唯一不重复的。
及时性，数据从产生到可以查看的时间间隔，也称数据的延时时长。
合法性，数据的格式、类型、值域和业务规则是否符合用户的定义。

功能测试

性能测试

ETL测试

ETL测试是一个以数据为中心的测试过程，用于验证数据是否已按预期方式转换并加载到目标中。在实际工作中，我们经常需要根据不同的业务需求定制不同的数据，如何验证提供的业务数据最终的正确性，这就涉及ETL测试。

关于ETL测试的详解（如场景、方法及工具等），是艾辉老师分享的重点章节，敬请期待。

如何学习大数据测试

大数据应用系统庞大复杂，此类项目测试时涉及多种工具、技术和框架。为保障大数据项目在通过测试后，可以稳定、安全、无误地运行，大数据测试工程师必须掌握数据采集、数据存储、数据计算和分析、数据管理调度、数据测试方法及方案设计、数据测试平台建设等必备知识及其他各类软硬素质。入门学习大数据测试，建议按照下图的路线进行：

计算机基础知识

如数据结构与算法、计算机网络、Linux、数据库、代码版本管理工具等。

至少掌握一门编程语言

如Python、Java、Scala、Go等。

大数据技术

如大数据发展、大数据类项目流程、大数据处理流程、大数据生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、YARN、Zookeeper、Kafka、Flink、Spark、HBase、Azkaban等）。

大数据测试技术

如大数据测试方法论、大数据测试工具、大数据测试技能。推荐学习资源，如《大数据测试技术与实践》。

其他软技能

如具备较强的思维能力、良好的沟通能力、问题分析定位能力、责任心及好奇心等。

持续学习

如具备掌握技术前沿趋势、洞察及学习新技术及知识的能力。

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大数据测试，测试手段有哪些？该如何测？