Nauunawaan ang proseso ng pagsubok na pinakamahalagang aspeto ng anumang domain ng software. Ang tungkulin ng Testing Engineer ay umaabot sa iba't ibang mga domain kapag pinili ng samahan na iakma ang sarili nito sa isang pinahusay na teknolohiya. Sa post sa blog na ito, talakayin natin kung bakit dapat malaman ng isang Engineer ng Pagsubok ng Software ang Big Data at mga teknolohiya ng ecosystem ng Hadoop.
Kung bago ka sa mundo ng Big Data / Hadoop, sulyap sa ilan sa aming mga post sa , at
Dumiretso tayo sa mga nitty-gritty na detalye ng paksang ito
mag-doble sa isang int
Bakit dapat malaman ng isang Engineer ng Pagsubok ng Software ang Malaking Data at Hadoop?
Paglago ng Karera:
Ang tsart sa itaas ay nagpapaliwanag sa sarili. Malinaw na ipinapakita nito na ang rate ng paglago ng trabaho na nauugnay sa Hadoop ay mas mataas kaysa sa mga trabaho sa pagsubok ng software. Ang maximum na rate ng paglago ng mga nauugnay na trabaho sa pagsubok sa software ay humigit-kumulang na 1.6% ngunit ang rate ng paglago ng mga trabaho sa pagsubok na nakabatay sa Hadoop ay nasa isang napakalaki na 5% (tinatayang.)
80% ng mga taong natututo ng Hadoop ay mula sa isang di-pag-unlad na background. Maaari ka ring maging isa sa kanila.
Mga limitasyon ng kasalukuyang mga kasanayan sa Pagsubok habang sinusubukan ang Mga Aplikasyon upang malutas ang mga problema sa Big Data:
- Ang mga diskarte sa pagsubok ng software ay hinihimok ng data (tulad ng pag-skewness sa data, nagtatakda ng laki ng hindi pagtutugma sa iba pa atbp.) Kaysa sa mga sitwasyon sa pagsubok.
- Ang mga karaniwang tool sa pagtutugma ng data (tulad ng win diff atbp.) Ay hindi gagana sa malalaking dami ng data. Naging isang limitasyon ito sa mga hanay ng kasanayan ng engineer ng pagsubok ng software.
Para sa katamtamang laki ng data, maaaring mailantad ang data bilang mga talahanayan ng HBase at na-verify mula sa hanay ng data ng pag-input sa pamamagitan ng paglalapat ng lohika sa negosyo sa maliit na hanay ng pag-input.
pag-uri-uriin ang array c ++ pataas
Para sa data ng malalaking sukat, ang mga diskarte ng Malaking data ay nagbibigay ng mga inhinyero ng mga natatanging hanay ng kasanayan na ginagamit para sa pagsubok ng malaki at kumplikadong mga hanay ng data at makahanap ng maraming mga pagkakataon sa larangan ng meteorolohiya, genomics, connectomics, kumplikadong simulation ng pisika at pananaliksik sa biological at kapaligiran.
Patlang ng Pagsubok ng Estado - Mga Opinyon ng Eksperto:
Si Scott Barber, isang kilalang tester, tagapagsalita at manunulat sa pagsubok na nauugnay na paksang nagdadalubhasa sa lugar ng System Performance Testing ay sumipi ng ilang tunay na makapangyarihang at nakakaapekto na mga salita tungkol sa kasalukuyang sitwasyon sa larangan ng Pagsubok.
Mayroong maraming mga pag-uusap sa iba't ibang mga social medias tungkol sa posibilidad ng Pagsubok na maging isang 'Namamatay na propesyon' at sumasang-ayon si Scott na ang Pagsubok bilang isang propesyon ay nasa gitna ng isang dramatikong pagbabago.
Sa gayon, ang pahayag na iyon ay sapat na dramatiko, tingnan ang mga katotohanan at tingnan sa ating sarili kung ano ang nangyayari sa patlang ng Pagsubok.
Isang Pagtingin sa Profile ng Trabaho ng Hadoop / Big Data Tester:
Nasa ibaba ang isang kinakailangan na inilagay ng isang tiyak na samahan para sa kanilang hinihingi sa Hadoop Tester:
Kapag tinitingnan ang kinakailangan sa itaas, maaari naming makita na ang mga kasanayan sa Pagsubok ay higit na kinakailangan at nabubuo ang pundasyon ng profile sa trabaho na ito. Ngayon, lahat ng kinakailangan ng isang engineer sa pagsubok ng Software upang maging isang Malaking Data o isang Hadoop Tester ay upang i-update ang kanyang sarili sa mga kasanayan sa Big Data / Hadoop.
Gaano kadali ito, upang lumipat sa Hadoop / Big Data:
- Sa Java o hindi sa Java - Kakayahang pumili upang pumili:
Para sa mga eksperto sa Java, ang paglipat ay isang cake walk tulad ng isang open-source, framework ng programa na nakabatay sa Java. Ang mga script ng MapReduce na ginamit dito ay nakasulat sa Java. Ngayon, malinaw na halata na upang magtrabaho sa Hadoop, kinakailangan ang kaalaman sa Java.
papet na chef hindi nakakain na paghahambing ng asin
Sa pagsasabi sa itaas, Hindi nangangahulugan na ang mga dalubhasa na hindi Java ay may magaspang na paglalakbay sa hinaharap. Ang kagandahan ng Hadoop ay mayroon itong isang hanay ng mga tool na a 'Non-Java' maaaring gumamit ang dalubhasa. Ang ilan sa mga tool ng Hadoop tulad ng Hive, Pig at Sqoop ay hindi nangangailangan ng kaalaman sa Java dahil umaasa sila nang husto sa SQL.
- Mga Nakabahaging Kasanayan at Mga Platform ng Application sa pagitan ng isang propesyonal sa Pagsubok at propesyonal sa Hadoop:
Ang ideya ng paglipat mula sa labas ng kaginhawaan sa isang bagong domain tulad ng Big Data / Hadoop ay maaaring maging isang napakatindi sa una. Ngunit dapat mapagtanto ng isa na ang Pagsubok at Hadoop ay hindi magkatulad na eksklusibo. Narito ang isang listahan ng mga kasanayan at platform na ginagamit sa pagitan ng mga ito ay maaaring magamit ayon sa http://www.itjobswatch.co.uk . Ang isa o higit pa sa mga kasanayang ito, ay maaari ding magamit sa pagkakahanay sa mga kasanayan sa Big Data at Hadoop. Kaya, ginagawang mas madali upang makagawa ng isang maayos na paglipat.
Ang isang mahusay na Engineer ng Pagsubok ay nagtataglay ng matalim na kasanayang analitikal, malakas na kasanayang panteknikal, mahusay na pag-uugali, oriented sa detalye at pagpayag na malaman. Ito ang eksaktong mga katangiang kinakailangan upang lumipat ang sinuman sa Hadoop. Hindi maikakaila na ang Pagsubok ay sumasailalim ng pagbabago ngunit hindi ito ang magiging wakas nito. Ngunit sa pagbabago ng oras, mas maingat na maglayag sa mataas na alon - Hadoop, isinasaalang-alang ang lahat ng mga tampok at kakayahang umangkop.
Hindi pa rin kumbinsido na matututunan mo ang Hadoop? Huwag magtiwala sa sinuman. Husgahan mo ang sarili mo. Mag-click sa ibaba upang mapanood ang isang sample na pag-record ng klase ng isang Big Data at Hadoop na klase na isinagawa ni Edureka.
May tanong ba sa amin? Nabanggit ang mga ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.
Mga Kaugnay na Post:
7 Paraan ng Big Pagsasanay sa Data ay Maaaring Baguhin ang Iyong Samahan