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大数据集
需要验证更多的数据,需要更快的速度;需要自动化测试工作;需要能够跨不同平台进行测试。
大数据性能测试挑战  
  多样化的技术:
每个子组件属于不同的技术,需要孤立测试
  特定工具的不可用性:没有单个工具可以执行端到端测试。例如,NoSQL可能不适合消息队列
  测试脚本:需要为测试场景和测试用例设计高水的脚
  测试环境:由于数据量大,需要特殊的测试环境
  监控解决方案:存在可监控整个环境的有限解决方案
  诊断解决方案:需要定制解决方案来开发性能瓶颈区域
大数据测试总结
         
随着数据工程和数据分析的进一步发展,大数据测试是不可避免的。大数据处理可以是批处理、实时或交互。
         测试大数据应用的3个阶段:数据分段验证、“MapReduce”验证、输出验证阶段。
         架构测试是大数据测试的重要阶段,因为设计不当可能会导致前所未有的错误和性能下降。
         大数据的性能测试包括验证:数据吞吐量、数据处理、子组件性能。
         大数据测试与传统数据测试在数据,基础设施和验证工具方面非常不同。
         大数据测试的挑战包括虚拟化,测试自动化和处理大型数据集。大数据应用程序的性能测试也是一个问题。
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