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...
SQLite单表4亿订单，大数据测试SQLite作为嵌入式数据库的翘楚，广受欢迎！新生命团队自2010年以来，投入大量精力对SQLite进行学习研究，成功应用于各系统非致命数据场合。SQLite极致性能关闭同步，Synchronous=Off，提升性能。添删改操作时不必同步等待写入磁盘，操作系统会延迟若干毫秒批量写入设置WAL模式，Journal Mode=WAL，减少锁定。写入向前日志模式，避免多线程访问时锁定数据库，写入时不必使用排它锁影响其它线程读取，而...
导读 随着大数据时代的跨入，对测试人员的要求又提升到了一个新高度，这个高度让一部分测试人员感到措手不及，甚至对未来产生了迷茫。 1、如何做到与时俱进 2、如何让自己成为一个优秀的测试人员 3、如何转变自己的思考方式 4、如何让技术能够有一个质的飞越 …… 每一个测试人员在这个时代都应该认真思考，但仅仅思考并不能解决所有问题，如何做才是关键。 1、大数据思维 大数据，已经成为了一个时代的...
1.什么是大数据大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2.大数据测试类型测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大...
友情提示：本文超级长，请备好瓜子Hadoop的运行模式单机模式是Hadoop的默认模式，在该模式下无需任何守护进程，所有程序都在单个JVM上运行，该模式主要用于开发和调试mapreduce的应用逻辑；伪分布式模式下，Hadoop守护进程运行在一台机器上，模拟一个小规模的集群。该模式在单机模式的基础上增加了代码调试的功能，允许你检查NameNode，DataNode，Jobtracker，Tasktracker等模拟节点的运行情况；单机模式和伪分布式模式均用于开发和...
package com.swift;import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ListIterator;publicclass Collections {publicstaticvoid main(String[] args) {/** 完成以下需求：*创建一个存储字符串的集合list，向list中添加以下字符串：”C++”、”Java”、” Python”、”大数据与云计算”。*遍历集合，将长度小于5的字符串从集合中删除。*删除成功后，打印集合中的所有元素。*PS：控制台打印示例*/List<String> ...
转载自： http://blog.csdn.net/zhusongziye/article/details/78633934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、...
一.本文所涉及的内容（Contents） 本文所涉及的内容（Contents） 背景（Contexts） 架构原理（Architecture） 测试环境（Environment） 安装Moebius（Install） Moebius测试（Testing） 负载均衡测试（Load Balancing Testing） 高可用性测试（Failover Testing） 数据安全性测试（Security Testing） 总结（Summary） 二.背景（Contexts） 前几天在SQL Server MVP宋大侠（宋沄剑）的一篇文章"数据库集群技...
---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * ...
在项目中，我们经常遇到或用到分页，那么在大数据量（百万级以上）下，哪种分页算法效率最优呢？我们不妨用事实说话。测试环境 硬件：CPU 酷睿双核T5750 内存：2G 软件:Windows server 2003 + sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库：data_Test,并在此数据库中创建一表：tb_TestTable 代码如下:create database data_Test --创建数据库 data_Test GO use data_Test GO create table tb_TestTable --创建表 (id int identity(1...
事实上只是对四大类型进行了测试，因为确实不知道引入hash来存储对象的好处，用string确实也可以存储对象 测试五个数据结构：基础数据 , ); , ); , ); , );事实上只是对四大类型进行了测试，因为确实不知道引入hash来存储对象的好处，服务器空间，用string确实也可以存储对象 测试五个数据结构：基础数据, ); , ); , ); , ); ，香港服务器，网站空间
测试环境 硬件：CPU 酷睿双核T5750 内存：2G 软件:Windows server 2003 + sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库：data_Test,并在此数据库中创建一表：tb_TestTable 代码如下: create database data_Test --创建数据库 data_Test GO use data_Test GO create table tb_TestTable --创建表 (id int identity(1,1) primary key, userName nvarchar(20) not null, userPWD nvarchar(20) not null, userEmail nvarchar(40) null) ...
大数据，已经成为了一个时代的代名词，当今的互联网属于大数据时代，大数据时代的到来，颠覆了以往对数据的惯性思考方式，要保证数据执行，软件质量，测试质量，数据使用场景等，都需要重新变换一个新的角度，对软件进行更全方面的思考。 之前大数据很少有测试，开发会觉得：测试环境又没有那么多数据，你怎么测？抛开大数据的数据量大的特点，究其根本，他也是为业务服务的，有一句话我非常赞同： 一切技术都是为业务服务，脱离业...
前言： 大数据平台中Es组件elasticsearch是大数据研发项目经常用的组件，因其能实现快速查询数据的特点而备受受欢迎。但是即便是es前期未配置之前，只能支持1万条数据的响应查询。 最直接表现就是分页查询，假设每页10条，跳转到1000页时，数据响应及时。但是如果跳转到2000页，或者4000页数据就会查询不出来。 一、配置es提高查询数据限制到2亿 1、找到你的Es索引，复制名字，在关闭 复制索引名：credit_trace2、编写好3部分信息，...