Procesul de testare este cel mai important aspect al oricărui domeniu software. Rolul inginerului de testare se extinde la diferite domenii atunci când organizația alege să se adapteze la o tehnologie îmbunătățită. În această postare de blog, să discutăm de ce un inginer de testare software ar trebui să învețe tehnologiile ecosistemelor Big Data și Hadoop.
Dacă sunteți nou în lumea Big Data / Hadoop, aruncați o privire prin câteva dintre postările noastre de pe , și
Să trecem direct la detaliile minunate ale acestui subiect
De ce ar trebui un inginer de testare software să învețe Big Data și Hadoop?
Creșterea carierei:
Graficul de mai sus se explică de la sine. Arată în mod clar că rata de creștere a posturilor legate de Hadoop este mult mai mare decât cea a posturilor de testare software. Rata maximă de creștere a joburilor legate de testarea software-ului este de aproximativ 1,6%, dar rata de creștere a joburilor de testare bazate pe Hadoop este de aproximativ 5% (aproximativ.)
80% dintre persoanele care învață Hadoop provin dintr-un mediu nedezvoltat. Și tu poți fi unul dintre ei.
moștenirea multiplă în java cu exemplu
Limitări ale practicilor actuale de testare în timpul testării aplicațiilor pentru rezolvarea problemelor Big Data:
- Abordările de testare a software-ului sunt determinate de date (cum ar fi asimetria datelor, necorespunderea dimensiunilor seturilor de date etc.), mai degrabă decât de scenariile de testare.
- Instrumentele standard de potrivire a datelor (cum ar fi win diff etc.) nu funcționează cu volume mari de date. Aceasta devine o limitare a seturilor de abilități ale inginerului de testare software.
Pentru date de dimensiuni medii, datele pot fi expuse ca tabele HBase și verificate din setul de date de intrare prin aplicarea logicii de afaceri pe un set mic de intrări.
Pentru date la scară largă, tehnicile de date mari oferă inginerilor seturi de abilități unice care sunt utilizate pentru testarea seturilor de date mari și complexe și găsesc numeroase oportunități în domeniul meteorologiei, genomicii, conectomicii, simulărilor fizice complexe și cercetării biologice și de mediu.
Stadiul testării - Opinii ale experților:
Scott Barber, un renumit tester, vorbitor și scriitor pe teme legate de testare, specializat în domeniul testării performanței sistemului a citat câteva cuvinte cu adevărat puternice și impactante despre situația actuală din domeniul Testare.
Au existat numeroase discuții despre diferite medii sociale despre posibilitatea ca Testarea să devină o „profesie pe moarte”, iar Scott este de acord că Testarea ca profesie se află în mijlocul unei transformări dramatice.
Ei bine, acea afirmație a fost suficient de dramatică, să aruncăm o privire asupra faptelor și să vedem singuri ce se întâmplă în domeniul testării.
O privire asupra Hadoop / Big Data Tester Profilul postului:
Mai jos este o cerință plasată de o anumită organizație pentru cerința Hadoop Tester:
Când ne uităm la cerința de mai sus, putem vedea că abilitățile de testare sunt în mare parte necesare și constituie baza acestui profil de post. Acum, tot ce este necesar unui inginer de testare software pentru a deveni Big Data sau Hadoop Tester este să se actualizeze cu abilități Big Data / Hadoop.
tutorial mysql workbench pentru începători
Cât de ușor este să treci la Hadoop / Big Data:
- În Java sau nu în Java - Flexibilitate de a alege:
Pentru cei care sunt experți în Java, tranziția este o plimbare de tort, precum și un cadru de programare open-source, bazat pe Java. Scripturile MapReduce utilizate aici sunt scrise în Java. Acum, este destul de evident că pentru a lucra la Hadoop, cunoașterea în Java este imperativă.
Spunând cele de mai sus, nu înseamnă că experții non-Java au o călătorie dură înainte. Frumusețea Hadoop este că are o serie de instrumente pe care a „Non-Java” expertul poate folosi. Unele dintre instrumentele Hadoop precum Hive, Pig și Sqoop nu necesită cunoștințe Java, deoarece se bazează foarte mult pe SQL.
- Abilități partajate și platforme de aplicații între un profesionist în testare și un profesionist Hadoop:
Ideea de a trece dintr-o zonă de confort într-un domeniu nou ca Big Data / Hadoop ar putea fi puțin copleșitoare la început. Dar trebuie să ne dăm seama că Testarea și Hadoop nu se exclud reciproc. Iată o listă de abilități și platforme care sunt folosite între ele în funcție de http://www.itjobswatch.co.uk . Una sau mai multe dintre aceste abilități pot fi, de asemenea, utilizate în conformitate cu abilitățile Big Data și Hadoop. Astfel, este mai ușor să faceți o tranziție lină.
Un bun inginer de testare posedă abilități analitice clare, abilități tehnice puternice, atitudine excelentă, orientare către detalii și dorință de a învăța. Acestea sunt trăsăturile exacte necesare pentru ca oricine să treacă la Hadoop. Este de necontestat faptul că testarea este în curs de transformare, dar nu va fi sfârșitul acesteia. Dar odată cu schimbarea timpurilor, este prudent să navigăm pe valul înalt - Hadoop, având în vedere toate caracteristicile și flexibilitatea sa.
Încă nu sunteți convins că puteți învăța Hadoop? Nu aveți încredere în nimeni. Judecați-vă. Faceți clic mai jos pentru a urmări o mostră de înregistrare a unei clase de Big Data și Hadoop condusă de Edureka.
Ai o întrebare pentru noi? Menționați-le în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare: