9月12日，慧与全球软件和大数据测试服务中心成立揭牌仪式在青岛灵山湾影视文化产业区慧与全球大数据应用研究及产业示范基地（以下简称：青岛大数据基地）举行，这是继全球大数据应用研究中心开工以后，青岛大数据基地在打造“中国数都”路上迈出的坚实一步。

全球软件和大数据测试服务中心是青岛大数据基地“三中心一基地”的核心部分，专注于提高国内外企业、事业单位和政府机关的软件质量，打造青岛全国软件质量强市品牌，提高青岛在全国软件行业的地位，吸引更多软件企业入驻青岛。同时依托于青岛，向社会企业提供评测、认证和测试服务，吸引国内外企业入驻青岛大数据基地。全球软件和大数据测试服务中心将联合中国质检、国家标准院、各研究所以及各大学，共同制定软件质量规范和标准，指导全国软件企业提高软件质量；同时测试服务中心将作为软件质量的评级与定价，面向全国软件市场提供相关服务。

“全球软件和大数据测试服务中心将建立建设全球领先、规模最大的的测试云平台和专业的测试服务实施团队，依托测试云平台、测试服务、优惠政策、专业人才和基金扶持，拉动全国及全球软件企业向青岛集聚，形成软件服务产业生态。将在5年内，集聚上下游软件企业500家，带动青岛市软件业务收入增加500亿以上，这些企业既有创业公司也有知名企业。”全球软件和大数据测试服务中心总经理孙鹏表示。

当前中国经济正处在新旧动能转换的关键时期，信息产业是保障经济持续发展的核心支柱。 软件作为信息产业的灵魂，是信息革命的新特征；软件质量的优劣直接决定了所服务对象的品质，软件测试是保障软件质量的关键，也是建设智能制造强国和网络安全强国的重要保障。目前，软件的质量都是由厂商、开发商等供给侧主导的，比如：生产一个杯子，开发商认为需求就是使用10次即可，因而基于这样的需求，能够使用10次的产品就是高质量的；但是用户却不是这么认为的，用户认为使用100次才能算高质量。要解决这样的矛盾，需要改变一直以来软件评测的传统思路，需要通过制定新的软件评级标准，用互联网思维和大数据应用方法，从用户的角度评判软件质量的优劣。

在揭幕仪式上，青岛大数据基地与海检集团有限公司、青岛银行股份有限公司、金现代信息产业股份有限公司、山东亚华电子股份有限公司、洛阳联美网络科技有限公司、洛阳小蚂蚁网络科技有限公司、洛阳赛高网络科技有限公司、青岛富佳智能科技有限公司等十家企业代表共同签署了战略合作协议。目前，基地已与四十多家企业签署了战略合作协议。

总投资30亿元，建设规模42万平方米的全球大数据应用研究与软件测试服务基地、人才实训基地一期工程将于2018年底投入使用。基地将出资3亿元，为入驻的企业提供办公场所的租金补贴，同时，基地将联合政府将为入驻的科技企业提供全方位产业支持和基础配套。

作为灵山湾影视文化产业区智慧科技产业龙头项目，慧与全球大数据应用研究及产业示范基地是青岛打造“中国数都”的重要项目。全球软件和大数据测试服务中心的揭牌成立，标志着基地建设的全面加速和实质性推进。灵山湾智慧科技产业集群抓住大数据发展机遇，推动大数据研发、应用、交易三位一体发展，建设中国“数都”。青岛西海岸新区有优越的生态环境、丰富的人才储备、优厚的政策扶持和具有国际化视野的政府，未来的青岛西海岸必将成为中国的“硅谷”，“中国数都”这颗璀璨的明珠将闪耀在美丽的青岛西海岸。

　　女生都喜欢帅哥，五官端正，家庭条件好，人要懂得疼人，懂得浪漫，就像小说里面说的一样，近乎完美!同样的是男生也都喜欢美女，但是这个并不只是容颜和身材上的美，在男生眼里，女生有那么几个瞬间是最吸引人的，例如电影里紫霞仙子的眨眼睛，简直是倾国倾城，真如仙子般!

　　这些都是电影中才能演绎出来的角色和经典，但是在现实生活中，女生也有那么几个瞬间是最美最吸引人的，下面就给各位MM说下，都是大数据测试出来的，单身汪心目中最真实的想法。

　　1. 在某个场合，突然愣神发呆的时候，那种迷离的眼神特别吸引人，呆萌可爱!

　　2. 一不小心睡着的时候，那时候的你比较放松，犹如小猫一般的睡美人!

　　3. 见到陌生人或者第一次约会的时候，害羞脸红，娇嫩的出水!

　　4. 当男生说我饿了的时候，你会马上去厨房做一碗面，想要抓住男人的心就要先抓住男人的胃!

　　5. 当男生偶尔邋遢懒猪的时候，你会毫不犹豫帮他打扫卫生，整理衣服的瞬间!

　　6. 发出银铃般笑声的时候，犹如树上黄鹂鸟，清新悦耳!

　　7. 需要的时候，你会从包里拿出纸巾，看你如救命恩人一般。

　　8. 陪他看球赛，即使自己不喜欢。

　　9. 主动迎合男生智商的时候(这句话有点悲伤)

　　这些数据都只是客观上的，事实只有自己知道，女朋友的美没有瞬间，是时刻都很美，不是吗？元旦都快到了，自己的女友送一份礼物吧！

大数据平台性能标准：

数据中心联盟在2015年1月底公开发布了国内第一个大数据产品和服务基准测试规范《大数据平台基准测试技术要求》。

该基准测试规范的主要评价对象主要包括大数据软件平台(如基于开源Hadoop、Spark平台的商业软件)、大数据软硬一体机和云端大数据服务三大类。规范根据大数据特点，精选了NoSQL、离线分析和实时交互分析等最具代表性的21个基本负载，能够考核平台在计算密集、I/O密集和混合任务等不同场景的表现。标准规定了数据生成、负载选择、测试指标、用例执行和测试配置。标准还从用户角度出发定义了多个维度的指标，不仅有基本的吞吐量质保，还有能耗、压力、扩展性、容错能力等多方面的指标，这些指标都是用户在选型和采购最关注的。

大数据平台开发技术指标现状

大数据平台开发技术标准

数据分析是大数据的特点和难点，标准较为缺乏;

在数据访问方面，目前在研究多项数据库、云数据存储和管理类标准，使用与大数据底层数据接口，但是尚缺乏数据导入、导出标准;

数据安全方面：部分现有标准使用，尚缺乏针对大数据的安全框架、隐私、访问控制类标准;数据质量是大数据应用和发展的基础，目前有多项在研标准，但均尚未发布，较为缺乏;

大数据产品和大数据平台

目前在研多项数据库、非结构化数据管理产品类标准，尚无针对大数据可视化工具、数据处理平台的标准;在大数据环境下，数据也已成为产品，而针对开放数据集、数据服务平台等新兴产品和服务形态，尚缺乏相应的标准。针对大数据，我国在数据管理、云计算、信息安全等方面，已经发布和在研一些标准，使用与大数据环境，提供一定的基础，但是缺乏标准化整体规划;数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准，数据处理凭条、开放数据集、数据服务平台类新兴产品和服务形态的标准较为缺乏

大数据平台开发技术标准体系

大数据标准体系表

什么是大数据

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。

大数据测试策略

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。

大数据应用测试步骤

下面我们一起看看大数据应用的测试过程是怎么样的。

大数据测试过程.png

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、社交网络等等，所以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，Map Reduce验证在进行大数据测试时，第二个关键步骤是“Map Reduce”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：

Map Reduce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map reduce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

架构测试

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，需要关注内存、CPU、网络等等指标。

故障恢复测试则是验证数据处理过程中可能出现的故障，为做好意外的恢复做好相应的应对措施。

性能测试

大数据性能测试主要包含以下几个部分：

数据提取、存储效率

在本阶段，我们主要验证大数据应用从源数据中提取、加载数据的效率。

一是验证单位时间内数据的提取、加载效率。

二是验证数据持久化至mongodb等库的效率等等

数据处理

在本阶段，我们验证map reduce任务的执行效率，重点关注的是数据处理的效率。当然这个过程可能也会涉及到数据的持久化相关指标，例如存储至HDFS读写效率等等，同样也会涉及在内存中处理效率，即我们的处理算法效率等等

子组件性能

大数据处理，一般都会需要综合利用各种组件来辅助处理，所以我们也是需要关注这些辅助组件的性能

性能测试策略

大数据应用性能测试涉及海量的结构化和非结构化的数据，与我们平时所面对的业务系统有所不同，所以我们需要针对大数据应用制定特定的测试策略，以应对海量的数据。

大数据测试策略.png

根据上图性能测试执行过程一般是这样的：

在性能测试前需要先初始化大数据集群环境

梳理和设计大数据性能测试场景

准备大数据性能测试脚本

执行并分析测试结果（如果指标异常，则调优相应的组件并重新测试）

优化配置

性能测试基础准备

在大数据性能测试时，需要准备相关的基础工作，如下：

数据准备，我们需要在不同的节点准备什么量级数据？

日志预估，在测试过程中，可能会生成多大的日志，日志的可能增量是什么样的？

并发，在测试时，可能会有多少线程并发读和写？

超时设置，应对设置怎样的连接超时？查询超时？写超时等等？

JVM参数，如何设置最优的jvm参数，heap size、GC机制等等

Map Reduce，我们应该选择什么样的sort、merge等算法？

消息队列，消息队列长度会怎么样？等等

必备的测试环境

大数据测试不同于常规的应用测试，你应该具备以下一些基础环境：

拥有足够的存储设备来存储和处理大数据

拥有集群来做分布式节点和数据处理

至少拥有足够的cpu、内存来确保有高性能的处理基础

大数据测试的挑战

对于从事大数据测试的软件测试工程师而言，与传统的测试工作相对比，我们可能面临的以下几个可能的挑战：

自动化自动化测试是从事大数据测试必备的技术，但自动化测试工具可能并不具备处理测试过程所引发的异常的能力，意味着现有工具可能并不适用，编程能力将是更好的一种技能。

虚拟化当前业内大规模使用虚拟化技术，但虚拟机的延迟有可能造成大数据实时测试处理的异常。

对大数据而言，管理影像信息也将是一个巨大的问题。

海量数据集

需要验证的数据量巨大，而且需要更快的处理速度

需要有效的自动化测试手段

需要尽可能的跨平台

大数据性能测试的挑战

对于从是大数据性能测试，与传统性能测试相比较，我们要面临是样的挑战呢，可能有以下几个方面：

技术的多样化，复杂化，面对不同的大数据解决方案，我们可能需要掌握不同的技术和定制不同的测试解决方案

无通用的工具，目前业界暂无通用的标准的大数据性能测试工具，这意味着我们需要根据大数据应用解决方案技术，要自行开发或整合多种相关工具才可能解决问题

测试环境复杂化，因为海量的数据，我们所需要测试环境亦会更加复杂，所消耗的基础成本会更高

监控解决方案，目前有的监控解决方案有限，但通过整合不同的监控工具，大致可能拥有一套相对可行的监控解决方案

诊断方案，由于大数据应用所涉及的技术、环境复杂性，对于问题的诊断调优，我们需要根据实际情况来进行开发定制

从上面几个方面来看，从事大数据性能测试所要面临的问题是相对复杂的，尤其对当下国内的测试工程师而言，要走的路还很长，很艰难。

小结

随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向

大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的

大数据应用测试的三大阶段：

数据验证

Map Reduce 验证

数据处理结果验证

架构测试也是非常重要的一个测试类型，糟糕的架构可能直接导致您的大数据项目的失败

性能测试三大节点：

数据提取、存储效率

数据处理效率

子组件工作效率

大数据测试不同于传统的测试，不仅仅是类型、策略的不同，工具等具体技术都会有区别

大数据因其复杂性，其测试所面临的挑战也会不同于传统的测试

大数据性能测试将会是软件测试工程师进一步艰难攻克的目标之一

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质佳检测荣膺2017(第十三届)商业模式中国峰会年度新锐商业模式奖

河南质佳检测技术有限公司成立于2016年，是国内专业的第三方检验检测服务机构，为各类客户提供消费品检测、工业品检测、生命科学检测、贸易保障检测、计量校准等一站式集成服务。

无论是在大众认知还是资本市场，检验检测都属冷僻行业。2013年，国家开始推行体制内检验检测机构的市场化改革，依靠原汽车改装行业的背景，质佳检测创始人高守庆在与汽车检测合作方的交流中敏锐的发现了新的行业商机。

凭借对市场的准确判断和对用户需求的精准把握，质佳正式踏入检测检验行业，成军一年有余，业绩一路高歌猛进，现已建立覆盖河南省18地市75家县区一站式全品类检验检测服务站，并于2018年在四川、山东、广东、辽宁等省建立分支机构。

本次访问安排在质佳检测总部郑东绿地中心，做过军人、工人、个体户，最终成功迈进民营企业家阶层，高总的创业之路走的艰辛却也步步笃定。许是这种经历的缘故，初见高总，即给人一种真实的亲切感，简短的介绍之后，我们的采访进入正题。

绿地企业家俱乐部会员、质佳检测董事长高守庆先生

绿地企服：提到检验检测，我想许多行外人真的会有些许陌生，您能给我们普及一下，何为检验检测，检测行业又是如何与我们的生活息息相关的么?

高守庆：检验检测按专业点的说法，就是指检查和验证产品或服务质量是否符合有关规定的活动，并出具具有法律效力的检测报告。白话一点说就是你的产品想到市场上销售，你首先必须证明这个产品是合格的，如何证明?那就要做检验检测，这是产品合格的一个最低的标准，而合格证的发放依据就是检验检测报告。在生活中，比如说咱们现在这栋大楼，它的二次供水、电梯、消防、防雷等一系列设施都需要每年做检测，不做检测就没有办法判定它的安全性够不够。再如我们的吃穿住行，甚至我们目之所及看到的一切，都必须要做检测，没有检测就没有办法评定这些东西是不是安全的。

绿地企服：请问高总，是什么样的机缘和经历让您选择了这样一个封闭或者是冷门的检测行业呢?

高守庆：所谓冷门实际上是因为受到政策的影响，大部分人认为检验检测都是政府干的事，事实上并不是，检验检测不管是政府、事业单位或者外资，都是在政府监督之下的一个评定机构。原来的话，可能受体制影响，比如质监系统会有自己的检验检测机构，环保部门也有自己的检测机构，建设部门也有，也就是说每个部门原来都有自己下属的检验检测机构，这样就会出现既是运动员又是裁判员的情况，我们不评定这种情况的好坏，但它的公正性多多少少是无法让老百姓感受到的，也就是说一旦东西质量出现问题，老百姓就会认为是政府的原因，但其实是因为检验检测机构不够市场化，不够健全造成的。我们之所以进入这个行业是因为我自己原来是做新能源汽车、天然气汽车业务的，经常跟汽车检测机构打交道。汽车检测大家都知道，在14年没有改革的时候，基本都是靠车管所，要么你排很长的队伍，要么就找黄牛、走关系。国家对车辆检测的目的是为了保障道路安全，但这样的检测设置就造成让老百姓误认为是政府的敛财工具，起不到作用。所以国家在14年的时候对汽车检测进行了全面改革，只要纯粹的市场化，脱离车管所、公安系统自己办检测机构，全部依靠市场。按国家的要求，只要检测设备、人员场地符合要求的企业就给你发实验室资质，就可以正常运营。这样就有大量的民营企业、第三方进入市场，通过市场的充分竞争，一是车管所、公安部门对检验检测工作的监督越来越严格，实施中进行远程监控，如果违规马上就会停止你的工作;二是减少了带病汽车的上路，自然也就减少了事故;最后对消费者而言，我们每个人都有感受，之前审一次车，时间很长，但现在你到好一点的、大一点的检验机构，只要坐在那里就行，引导员开着你的车检测完以后给你送出来，以上这才是检验检测行业的初心。在进入这个行业之后，我们也在逐渐的关注和了解这个行业，国家要求在2020年之前检验检测机构全部要充分实现市场化竞争，国家既然有这个大的政策方向指导，那这个行业将来必然会是一个巨大的市场。

绿地企服：在过去很多年，中国制造一直饱受诟病的就有一条所谓“质量问题”，十九大中也严肃提出了“质量强国”政策，作为一家站在政策风口的新型检验检测平台，质佳检测将以什么样的商业模式去勇敢破局呢?

高守庆：在说我们的商业模式之前，先说一个检验检测行业的隐患，因为国家改革的目的就是要去掉这个隐患，中国提出质量强国，首先所有的产品要合格，这是最基本的，如果检验检测报告是假的，产品怎么可能是合格的，检验检测报告如果全部是真的，有效的，真实的，那产品自然是合格的，这是个基础条件。所以首先要改变检验检测机构自身的问题，中国目前有三万多家小的检验检测机构，小机构的违法成本很低，有的是不检就盖章，有的是提供假的检测报告。但随着国家对检验检测的市场化改革之后，这个行业就会越做越大，在这个行业里的企业也会做大做强，那一个大的企业就需要有社会责任感，在社会责任感的要求下它就不会去做违法的事情，毕竟这种情况下违法成本也是很高的。所以当我们进入这个行业之后，我们是以一个什么样的商业模式去做的呢?首先我们考虑的是这几年国家提出的双创，我们想改变原来检验检测行业传统的经营模式，建厂、雇业务人员、跑市场，这是很传统的。现在国家在提倡共享经济，我们的初心是做一个共享实验室，把一些好的实验室让所有的企业和用户都能享受到。所以质佳的商业模式用一句话概述就是“以渠道为根、服务为魂，重塑产业链“，说白了就是共享经济，按照共享实验室的雏形去做。

绿地企服：您刚才一直提到，质佳检测的平台是一个定位中小企业检测的第三方检测平台，那是什么样的原因让您没有选择大单而是看到了中小企业这个市场呢?

高守庆：现在所有的检测机构按传统思维来说都是去找大客户，有了几个大客户之后就可以解决运营问题。但基本上大企业是不存在服务缺失的，如果所有检测机构都围绕他们来做的话，那么所有检测机构就没有什么利润可言了，大家都去争一个单子，利润基本进入没有利润的状态。实际上一个行业真正的商业模式最终应该是要解决行业的痛点问题。从目前国内检测机构分布的特色来看，基本分布在各省省会城市，主要是在珠三角、长三角、京津冀等沿海城市，县级行政单位基本上没有什么检验检测机构，而且经济越发达的城市，检验检测机构越健全，能力和范围也越广，越往中西部能力相对弱一点。这个格局就导致对每个县以及中小企业来说，他们就存在检测难、找机构难的问题。实际上自己找检测机构、自己送样品、自己取报告的成本是很高的。所以作为一个新型创新型公司，我们认识到首先应该解决客户的痛点，中小企业缺少相关检验检测服务，而我们的商业模式就是为这类企业提供服务，为客户带来便利、舒心的体验。所以我们把渠道定位到县级公司，为中小企业提供真正的服务，无论你做什么行业，我们都能解决你的需求，这就是我们和其他平台的不同之处吧。

绿地企服：我有在杂志上看到，您带领的质佳检测与京东物流、网易严选、科大讯飞等知名独角兽企业共同获得了2017年商业模式中国峰会年度商业模式奖，这无疑是对您商业模式的肯定，这样的荣誉有没有给您的事业带来帮助和改变呢?有没有投资机构跟您洽谈?

高守庆：这个荣誉对我们帮助很大，首先来讲做企业酒香也怕巷子深，我们把我们的想法落到现实，自然也希望获得社会现实资本的关注。举个例子，在我们和商界的沟通过程中，从他们开始关注我们的项目到慢慢的成为我们的股东，这本身就是一个很大的变化。当他作为一个媒体来关注这个行业、和我们的企业接触，在这个过程中他感觉我们的商业模式好，感觉我们的检验检测机构是对一个领域的创新，最终从一个采访者变成投资者，这本身就是对我们商业模式的认可。另外我们和商界的合作目的也很明确，商界作为一个有着24年历史的大品牌，他们在社会上的资源除了他们现在做的投资之外，他们对我们认可后会把我们推荐给其他有一定社会影响力的人物，比如优势资本的吴总，汉能的陈总，我们也都面对面的沟通过这件事。而且商界从我们的一个关注者变成我们的股东之后，对资本的对接模式、人才的引荐和未来上市的疏导都给予了很多建设性意见，以上就是我认为我们和商界合作后的改变。

绿地企服：取得目前阶段性成果后，质佳检测未来是什么样的发展计划?

高守庆：我们现在主要是在做产业链的重构，首先关于产业链的重构，我们的重点是以提供好的服务为宗旨，同时重视渠道，没有渠道是不可能产生真正有价值的服务的。现在不管是阿里还是腾讯都在大力收购大润发、步步高、海澜之家等等，实际上都是在收渠道。渠道最终解决的是面对面的服务，没有面对面不叫真正的服务。而且一旦做到这个阶段，业务量也就到达了一定程度，而我们的核心目的是对实验室进行财富投资。现在他们又做科研、又做生产、又做营销、又做品牌推广，实际上成本还是挺高的。假设说我们做产业链重构，所有合作的检验检测机构将来就是一个生产车间，这会将检验检测产业推进到一个高效、节约社会资源的方向。在这个基础上，我们就会产生大量的数据沉淀，这些数据都是通过从给中小企业做服务积淀来的，所以我们会对这些企业的情况有精准的了解。那我们掌握的这个数据就成为了最有价值的数据。在去年3月，天眼查完成了1.3亿融资，这个企业的前景是非常可观的。但是将来我们掌握的数据是比他们更真实、更有价值的数据，所以我们自己内部开会时说，我们做的是一个升级版的天眼查，当然我的这个数据可以做成数据调查工具，也可以做成电商。这么多企业都在做产品，将来我们就可以通过这些数据帮助我们的客户做渠道布局、产品和品牌推广。现在网易已经把网易电商(包括网易考拉、网易严选)做到了占网易三分之一的体量。其实质佳检测就相当于一个优选商城，我们把我们检验后好的、合格的产品推荐给消费品，这也就是我们的初心。在这个基础上，C端我们和网易严选走的路线是一致的，我们更大的优势是在B端。比如京东要采购一百万个婴儿纸尿裤，但是他找上市公司谈，双方价格很难谈拢，我们通过大数据分析，按京东的采购标准挑出一百家企业，在京东每一个配送中心附近的生产企业中就近找10家这样的企业，一家十万件去解决量的问题，通过我们的大数据删选，首先保证了产品质量，在这个基础上我们又是以平台的形式、拼单的形式满足数量的要求，其次因为是在就近的仓储中心选择，也无形中减少了物流的成本。所以我们将来在C端会和网易严选走的比较一致，但在B端会利用我们分散的优势做一个大平台，将来我们也会产生两大业务版块，一个是升级的天眼查，一个是升级的网易电商，而且我有信心五年后我们的数据库就会产生这样的价值。

绿地企服：这个时代讲求“共创、共赢、共成长”，作为绿地来说，看到入驻企业能有如此发展，感到非常开心，在这个过程中，我们企业服务平台也会一直伴随企业发展，做更多力所能及的服务和协助，助力企业腾飞。您对我们目前的工作没有没什么建议和意见呢?

高守庆：建议有两个，我们也创办过公司，也进驻过很多物业，绿地作为全国知名的房地产企业，你们能从一个纯地产企业转向为业主客户提供服务，首先这个方向是正确的，其次作为入驻企业，我们确实也感到很温暖。我的建议一是既然你们已经有了绿地企业服务这个平台，就要让它产生真正的价值，针对这一点我的建议是合纵连横，政策引导。因为双子塔的业主做各种生意的都有，需要各个企业互补，互助，互销。互补就是大家做的产品不同，人才不同，企业之间有很强的互补性。比如我们企业需要做广告，咱们这里有广告公司，我们需要印刷，这里有印刷公司。互助就是从资本到生产到品牌包装，这里囊括了所有的企业，如果大家都能互帮互助的话，就可以实现共同发展。互销是指企业除了输出之外肯定有消耗，消耗说白了就是消费。我举个例子，比如说招商，招商很多企业都要做，我们通过广告都能拿到招商对象的资源，但是我们找到的这个资源未必想做检测，他可能想卖酒、做服装，也就是说大家把想做生意、想做代理商的资源聚集到一起，那大家就会有更多的选择。第二个建议，因为我们是做企业的，所以对政府的政策、国家的补贴优惠，包括从税收到奖励到各种，我们都不专业，也没有太大精力去和政府对接，但政策的引导是大部分企业都要用到的，所以希望你们能在这些方面帮到大家。

绿地企服：感谢高总慷慨的分享，结束之前也请高总能给我们平�...

马总说过这是一个DT的时代，一个从IT到DT转变的时代。确实这几年到处都能听到诸如“云计算”、“大数据”、“上云”的谈论，确实随着云计算的兴起，依托于相对低成本、高稳定性的云设施构建平台的成本越来越低，越来越多的公司都在推数据相关的平台、产品。如阿里、京东、百度、腾讯，以及一些打着大数据旗号的创业公司都有出自己的数据平台和产品，用户依托于平台确实大大降低了数据处理、使用的难度，降低了从数据挖掘价值的时间成本。于此同时，平台架构的变迁也成为备受关注的问题。今天我们就来看看有哪些大数据的平台架构你不知道。

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一、首先是数据方面（大数据时代以数据为主导）：如何进行模型分层？一般模型分层计算程序，以哪种语言为主？

从数据仓库 或 大数据平台 的角度来讲，数据的分层，大体有两种思路：

a) 基础数据层：主要避免后续数据应用层的大变更。一般面向各业务系统或数据源集，利用业界较为先进的数据模型（如FS-LDM），按数据的特性（即数据驱动）进行数据的整合,以形成相对稳定的基础数据模型层。

b) 应用数据层：一般是面向各应用需求 或 业务用户，利用业界较为合理的数据模型理念（如星型\维度模型），按需求的要求（即需求驱动）进行数据的分布，以形成统计方便、展示友好、满足需求的应用数据模型层。

在数据流向 或 数据处理的过程中，所使用到的语言或方式可能更多的是以下两大类：

a) 基于传统数据库：大多采用ETL的方式，进行数据的抽取、清洗、整合；这中间，可能会利用到类似DataStage，Kettle等工具，用得最多的，可能就是各数据库提供的SQL语言了，SQL语言使用简单、方便、学习门槛较低，且易于掌握。

b) 基于大数据平台：大多采用的开源的工具 或 语言，如Hive, Hbase , Spark,Python等。这里面，可能使用更多的是Hive 与 Python， 这两个工具学习简单，易于掌握，并且，进行数据处理时，也更直观、方便。

二、架构方面：在架构过程中，一般以7点展开，如：

a. 存储和计算都基于HIVE；

b. GREENPLUM作为HIVE的“cache”存在，供用户做一些小数据的快查询，报表存储；

c. 调度：和canaan框架进行整合，支持用户快速新增任务，并自动导入任务依赖；

d. 主数据：保存了数据仓库元数据信息，供用户查询和系统内部各个模块交互；

e. ACL：构建了数据仓库数据访问权限控制，包括用户权限申请、审批者审批、数据赋权等；

f. 传输；

g.监控：由于任务数量增长较快（2000+），运维已经是个问题此外，需花了较大精力做了可视化的工作：

有些朋友不认为Hive是一个数据库，认为Hive是一个类似传统数据库的SQL引擎的工具，虽然Hive有自带的元数据存储库，但这个库里面，也只是存放了Hive工具为完成用户提交的请求而必须要的Hadoop的元数据信息 及两者的映射关系数据；并没有存放用户的任何数据，用户的数据还是存放在Hadoop或Hbase等文件系统或数据库中。

在以上这7点中，最难的就是：数据治理 与 系统监控 这两块

三、数据应用：数据一般以哪种形式，呈现给用户？技术上是通过哪些策略实现？

数据应用主要分成两大类：

a) 面向业务人员：一般是自行研发一个界面美观的WEB应用，调用业界成熟的工具（如MSTR,COGNOS)的API，实现数据展示给终端用户进行查看。

b) 面向IT专业人员：一般是直接从数据库/文件系统中，借助SQL或其它的开源工具，直接查询、统计、分析、挖掘；这样会更直接、更方便。

以上这些可供大家测试一下，有哪些知识是自己还不熟练的，可以再学习，个人观点不喜勿喷，谢谢大家。

另外，如果小伙伴想学习大数据技术，可以加下图片下面的交流群，群里有很多学习视频都可以下载，而且每天大数据架构师马士兵老师都会在群里分享大数据的技术。。

2018年9月25日，工业和信息化部信息化和软件服务业司对“2018年大数据产业发展试点示范项目”名单进行了公示。中国软件评测中心申报的“大数据测试评估公共服务平台”，通过专家严格把关，层层遴选，成功入围。

项目简介

中国软件评测中心此次入选的“大数据测试评估公共服务平台”主要是为了提供大数据应用在建设中和建成后进行测试服务。该平台服务重点面向四类大数据平台及技术应用，包括大数据硬件平台类、大数据软件平台类、大数据行业共性技术类和大数据行业应用类。硬件平台类包括大数据的终端采集设备和后台硬件服务器。软件平台类包括大数据计算分析组件和大数据的存储组件等。行业共性技术类包括本项目建设中离散/装备制造业的中间件和流程制造业的中间件产品。行业应用类包括在大数据基础平台上针对特定行业建设的大数据应用系统。面向政府主管机构、大数据解决方案提供商和大数据建设需求方等提供支撑、测试和咨询服务。测试报告可作为大数据产品或系统市场推广或验收提供客观依据。

关于中国软件评测中心：

中国软件评测中心，直属于工业和信息化部的一级事业单位，是国内最早开展测试业务、规模最大、资质最全的国家级计算机软硬件产品质量检测机构。测试业务覆盖金融、交通、制造等众多行业领域，至今测试软硬件产品10万余款，信息系统1万余项，业务网络覆盖全国500多个城市。在大数据关键技术、基准测试以及安全测评等积累了丰富的经验，承担科技部重点研发计划项目“面向高端制造领域的大数据管理系统”项目，负责其中的基准测评工具研制以及系统测评工作。作为联盟质量保障组工作组单位，持续完成了三期优秀大数据产品、解决方案和案例的测评认定工作。在大数据生态环境中，与高校、科研院所和相关企业、政府主管机构形成了良好的对接关系。

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什么是大数据

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。

大数据测试策略

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。

大数据应用测试步骤

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、社交网络等等，所以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，Map Reduce验证 在进行大数据测试时，第二个关键步骤是“Map Reduce”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：Map Reduce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map reduce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架构测试

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，需要关注内存、CPU、网络等等指标。

故障恢复测试则是验证数据处理过程中可能出现的故障，为做好意外的恢复做好相应的应对措施。

性能测试

大数据性能测试主要包含以下几个部分：

数据提取、存储效率在本阶段，我们主要验证大数据应用从源数据中提取、加载数据的效率。

一是验证单位时间内数据的提取、加 载效率。

二是验证数据持久化至mongodb等库的效率等等

数据处理在本阶段，我们验证map reduce任务的执行效率，重点关注的是数据处理的效率。当然这个过程可能也会涉及到数据的持久化相关指标，例如存储至HDFS读写效率等等，同样也会涉及在内存中处理效率，即我们的处理算法效率等等

子组件性能大数据处理，一般都会需要综合利用各种组件来辅助处理，所以我们也是需要关注这些辅助组件的性能

性能测试策略

大数据应用性能测试涉及海量的结构化和非结构化的数据，与我们平时所面对的业务系统有所不同，所以我们需要针对大数据应用制定特定的测试策略，以应对海量的数据。

根据上图性能测试执行过程一般是这样的：

在性能测试前需要先初始化大数据集群环境梳理和设计大数据性能测试场景准备大数据性能测试脚本执行并分析测试结果（如果指标异常，则调优相应的组件并重新测试）优化配置性能测试基础准备

在大数据性能测试时，需要准备相关的基础工作，如下：

数据准备，我们需要在不同的节点准备什么量级数据？日志预估，在测试过程中，可能会生成多大的日志，日志的可能增量是什么样的？并发，在测试时，可能会有多少线程并发读和写？超时设置，应对设置怎样的连接超时？查询超时？写超时等等？JVM参数，如何设置最优的jvm参数，heap size、GC机制等等Map Reduce，我们应该选择什么样的sort、merge等算法？消息队列，消息队列长度会怎么样？等等必备的测试环境

大数据测试不同于常规的应用测试，你应该具备以下一些基础环境：

拥有足够的存储设备来存储和处理大数据拥有集群来做分布式节点和数据处理至少拥有足够的cpu、内存来确保有高性能的处理基础大数据测试的挑战

对于从事大数据测试的软件测试工程师而言，与传统的测试工作相对比，我们可能面临的以下几个可能的挑战：

自动化自动化测试是从事大数据测试必备的技术，但自动化测试工具可能并不具备处理测试过程所引发的异常的能力，意味着现有工具可能并不适用，编程能力将是更好的一种技能。虚拟化 当前业内大规模使用虚拟化技术，但虚拟机的延迟有可能造成大数据实时测试处理的异常。对大数据而言，管理影像信息也将是一个巨大的问题。

海量数据集需要验证的数据量巨大，而且需要更快的处理速度需要有效的自动化测试手段需要尽可能的跨平台大数据性能测试的挑战

对于从是大数据性能测试，与传统性能测试相比较，我们要面临是样的挑战呢，可能有以下几个方面：

技术的多样化，复杂化，面对不同的大数据解决方案，我们可能需要掌握不同的技术和定制不同的测试解决方案无通用的工具，目前业界暂无通用的标准的大数据性能测试工具，这意味着我们需要根据大数据应用解决方案技术，要自行开发或整合多种相关工具才可能解决问题测试环境复杂化，因为海量的数据，我们所需要测试环境亦会更加复杂，所消耗的基础成本会更高监控解决方案，目前有的监控解决方案有限，但通过整合不同的监控工具，大致可能拥有一套相对可行的监控解决方案诊断方案，由于大数据应用所涉及的技术、环境复杂性，对于问题的诊断调优，我们需要根据实际情况来进行开发定制从上面几个方面来看，从事大数据性能测试所要面临的问题是相对复杂的，尤其对当下国内的测试工程师而言，要走的路还很长，很艰难。

小结

随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的大数据应用测试的三大阶段：数据验证Map Reduce 验证数据处理结果验证架构测试也是非常重要的一个测试类型，糟糕的架构可能直接导致您的大数据项目的失败性能测试三大节点：数据提取、存储效率数据处理效率子组件工作效率大数据测试不同于传统的测试，不仅仅是类型、策略的不同，工具等具体技术都会有区别大数据因其复杂性，其测试所面临的挑战也会不同于传统的测试大数据性能测试将会是软件测试工程师进一步艰难攻克的目标之一

注：本文参考的资料包括但不限于IBM、Microsoft、hadoop、spark、apache等等官方网站

由中国商业联合会数据分析专业委员会自主研发具有强大自定义算法功能的Datahoop2.0平台已经进入邀约测试阶段!从即日起所有拥有Datahoop1.2账号的CPDA学员可登陆datahoop平台进行测试。参与测试提交问题有机会赢取特别奖励,请广大CPDA学员奔走相告,欢迎大家来找茬!

Q：我如何登录Datahoop2.0平台？

A：打开datahoop网址输入Datahoop1.2用户名,输入初始密码CPDA1234(登陆后可以自行设置)

Datahoop2.0采用定向邀约,拥有1.2账号的学员是第一批邀约测试人群。想参与测试的非学员可在2018年8月15日至2018年8月31日回归测试阶段进行测试。

想参与测试的非学员可联系咨询老师

Q：反馈测试问题后得到什么奖励?

A：分析师可以在反馈页面提交平台操作流程优化建议、算法、数据上传最便捷化建议、也可以提出任意优化平台的开放性建议:比如增加那些功能更有助于日常使用。由平台开发人员评定反馈问题的意义大小给予平台虚拟货币+精美礼品的奖励。

Q：Datahoop2.0开放测试时间?

A：从即日起截止2018年8月15日为定向邀约测试阶段。

2018年8月15日至2018年8月31日回归测试阶段。

TIPS:7月15日一20日、7月31日一8月5日为BUG回归期,平台偶有不稳定请知晓。

概述

在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。

什么是BI？

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。

这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等

什么是数据仓库

数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。

数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。

数据仓库的存在使得企业或组织能够将整合、分析数据工作与事务处理工作分离。

数据能够被转换、整合为更高质量的信息来满足企业级用户不同层次的需求。

什么是ETL

ETL是Extract-Transform-Load的缩写（提取-转换-载入），是一个完整的从源系统提取数据，进行转换处理，载入至数据仓库的过程。

我们从联机事务数据库中提取数据，进行转换处理，匹配数据仓库模式，然后载入至数据仓库数据库中。

在通常情况下，大多数的数据仓库要整合非联机事务数据库系统的数据，例如来源文本文件、日志、电子表格等等。

下面我们一起看看ETL是怎么工作的。

例如一个公司，有关于其不同部门的数据记录，销售、市场、物流等等。每个部门所处理的客户信息是独立的，而且存储的数据也是相对不同的，假如销售团队有存储客户的姓名，而物流团队存储的是用户 的ID。

现在我们想要去检查客户的历史数据，并且想要了解他/她在不同的营销活动中购买的不同产品是什么。这将是一项非常枯燥的工作。

该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。

ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。

下面我们看一下ETL过程完整的流程图：

ETLProcess.png

Extract提取有效的数据Transform将提取的数据转换为数据仓库模式/格式构建keys：一个key是一个或多个数据属性的惟一标识实例，key的类型可以是主键(primary key)、外键(foreign key)、替代键(alternate key)、复合键(composite key)以及代理键(surrogate key)。这些key只允许数据仓库进行维护管理，且不允许其他任何实体进行分配。数据清理：在提取好数据后，则进入下一个节点：数据清理。对提取的数据中的错误进行标识和修复。解决不同数据集之间的不兼容的冲突问题，使数据一致性，以便数据集能用于目标数据仓库。通常，通过转换系统的处理，我们能创建一些元数据（meta data）来解决源数据的问题，并改进数据的质量。Load将转换后的数据载入数据仓库构建聚集：创建聚集对数据进行汇总并存储数据至表中，以改进终端用户的查询体验。什么是ETL测试

ETL测试是为了确保从源到目的地数据经过业务转换完成后是准确的。

同时它还涉及数据的验证，即从源到目的地数据各个不同阶段验证数据。

ETL是Extract-Transform-Load的缩写。

ETL测试过程

与其他测试过程类似，ETL也需要经历不同的测试阶段。其流程如下：

ETLTestingProcess.png

ETL测试过程主要分为以下五大阶段：

分析需求、业务和源数据获取数据实现业务逻辑和维度建模构建和填充数据生成报告

ETL测试类型

Production Validation Testing该类型的ETL测试是在数据迁移至生产系统时进行的。为了保证生产业务的正常运营，生产系统中的数据必须以正确的顺序进行排序。在该ETL测试类型中要注意从数据层面进行自动化测试和管理能力的植入。Source to Target Testing（Validation Testing）该类型的测试主要元组转换的数据是否满足预期的转换目标Application Upgrades(升级测试)该类型的ETL测试是可以自动生成的，能节省大量的测试开发时间。主要检查旧应用或存储库中提取的数据是否与新的应用或新的存储库中的数据完全相同。Metadata testing（元数据测试）元数据测试包括数据类型检查、数据长度和索引/约束检查。Data Completeness Testing（数据完整性测试）当把所有期望的数据从源加载到目标地时，就算完成了数据完整性测试。在数据完整性测试过程中，我们还可以进行一些简单的转换或无转换的源与目标之间的计数、聚合和实际数据比较和验证的测试。Data Accuracy Testing(数据准确性测试)该类型测试验证数据正确的完成加载和按预期目标进行转换。Data Transformation Testing(数据转换测试)测试数据转换是一个复杂的过程，并不是简单的写一个源SQL查询并与目标进行比较来实现的。可能需要为每个行运行多个SQL查询，来验证转换规则Data Quality Testing（数据质量测试）数据质量测试包含语法和基准测试。为了避免在业务过程中由于日期或唯一编号（例如订单号）引起的错误，进行数据质量测试。语法测试：根据无效字符、字符模式、不正确大小写、顺序等出具脏数据测试结果基准测试：基于数据模型检查数据，例如客户ID数据质量测试，包含：数字检查、日期检查、精度检查、数据检查、零校验等等Incremental ETL Testing（增量ETL测试）该类型测试主要验证旧数据和新数据的完整性，并添加新数据。增量测试验在增量ETL过程中，插入和更新是否满足预期的要求。GUI/Navigation Testing该类型测试主要检查生成的大数据报告的UI\导航方面是否正常

怎么创建ETL测试用例

ETL测试是一个可以应用于信息管理领域中不同工具和数据库的概念。

ETL测试的目的是确保在业务转换完成后从源加载到目的地的数据是正确无误的。

ETL测试同样还涉及在源和目的地之间转换时的各个阶段的数据的验证。

在从事ETL测试时，有两份文档是ELT测试人员实时使用的：

ETL映射表：一个ETL映射表包含源和目的地表的所有的信息，包括每个列及其引用表等约束关系。ETL测试人员需要更为优美的SQL查询语句，因为在ETL测试各阶段可能需要编写具有多个连接的大查询来验证数据。ETL映射表在为数据验证编写查询时提供大量的有用的信息。源、目标数据库模式：该模式应该便于验证映射表中的所有细节。

ETL测试场景和测试用例

序号测试场景测试用例1Mapping Doc Validation(映射文件验证)验证映射文件是否提供了响应的ETL信息，且每个映射文档的更新日志有记录2Validatioin（验证）1. 根据对应的映射文件验证源与目的地数据仓库的表结构2. 验证源和目标数据的类型一致3. 验证源和目标数据的长度一致4. 验证数据字段类型和格式是指定的类型5. 验证源的数据类型长度不应小于目标数据类型长度6. 针对映射表对数据表的列的名称进行验证3约束验证验证目标表中的约束关系满足我们的期望设计4数据一致性问题1. 要防止语义定义相同，但特定属性的数据类型和长度不一致的问题2. 防止完整性约束滥用5完整性问题1. 要确保所有期望的数据都已经完整的加载到目标表中2. 要比较源和目标数据的个数（即确保计数上的完整）3. 检查出现的任何不合格的记录4. 检查目标表列中的数据没出现被截断的情况5. 对边界值进行分析检查6. 要检查比较目标数据仓库和源数据的关键字段的唯一性6正确性问题1. 数据要没有拼写错误或不准确的记录2. 无null、非惟一或超出范围的数据记录存在7转换验证转换逻辑的正确性8数据质量1. 数值型验证，验证是否为数值类型2. 日期型验证，验证是否为日期格式，并且在所有日期类型数据的格式应该统一3. 精度验证，小数点的精度要满足期望的精度4. 数据检查：检查数据的正确性，完整性5. null检查9拷贝验证1. 验证目标表中业务要求所有惟一性指标均正确的实现（例如主键、惟一标识的键、或其他任一惟一表示的列）2. 验证从源数据多列合并而成的数据是正确的3. 验证仅仅根据客户要求对源数据进行了多列合并至目标表中10日期验证日期是ETL开发过程中常用的数据，主要用于：1. 了解数据行创建的日期2. 用于识别活动记录3. 根据业务需求透视表确定活动记录4. 便于基于时间插入、更新记录11数据完整性验证在验证源和目标表中的数据集的完整性时，我们需要用到交集运算，以确定目标数据的完整性12数据清理对于不需要的列在载入至数据仓库前应该进行删除

ETL的bug类型

序号bug类型描述说明1用户接口bug1. 主要涉及应用的GUI2.字体、样式、颜色、对齐、拼写错误、导航等等2边界值bug数据的边界值范围3等价类划分bug有效和无效类4输出/输出bug1.未接受的有效值2. 无效的值被接受5计算类bug1. 数学计算错误2. 最终输出错误6载入条件bug1. 不运行多用户操作2. 不运行用户载入期望的数据7崩溃bug1. 系统宕机或挂起2. 系统无法运行在用户的平台上8版本控制bug1. 无匹配标识2. 没有可用的版本信息3. 一般版本控制bug发生在回归测试时9硬件问题一般发生在应用程序不兼容设备10文档错误bug错误的帮助文档信息

ETL测试与数据库测试的不同

序号ETL测试数据库测试1验证数据是否按照预期进行了移动主要验证数据是否遵循了设计预定的数据模式规则或标准2验证数据经过业务转换后是否满足预定的转换逻辑以及验证源和目标数据计算是否一致主要表的主、外键等越苏是否正常3验证ETL过程数据表的主外键关系是否保存验证没有冗余表，数据库最佳化4验证已载入的数据拷贝是否满足预期验证需要的是否缺少数据

ETL测试工程师的主要责任

对于一个ETL测试工程师而言，其关键的责任有三大类：

源数据分析（数据库、文本等类型数据分析）业务转换逻辑实现将经过转换的数据载入至目标表其他有：

掌握ETL测试软件ETL数据仓库测试组件在后端执行数据驱动测试创建、设计、执行测试用例、计划等标识问题、提供问题解决方案梳理业务需求和设计测试策略写SQL或数据库操作代码完成实现各种测试场景等等其他工作内容

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