Quá trình kiểm thử có thể hiểu là khía cạnh quan trọng nhất của bất kỳ miền phần mềm nào. Vai trò Kỹ sư kiểm tra mở rộng sang các lĩnh vực khác nhau khi tổ chức chọn cách tự thích ứng với công nghệ được cải tiến. Trong bài đăng blog này, hãy thảo luận lý do tại sao Kỹ sư kiểm thử phần mềm nên tìm hiểu Dữ liệu lớn và các công nghệ hệ sinh thái Hadoop.
Nếu bạn chưa quen với thế giới Dữ liệu lớn / Hadoop, hãy xem qua một số bài đăng của chúng tôi trên , và
máy chủ sql kiểu dữ liệu ngày tháng
Hãy đi thẳng vào các chi tiết thực tế của chủ đề này
Tại sao một Kỹ sư kiểm thử phần mềm nên học Dữ liệu lớn và Hadoop?
Tăng trưởng nghề nghiệp:
Biểu đồ trên là tự giải thích. Nó cho thấy rõ ràng rằng tốc độ phát triển của công việc liên quan đến Hadoop cao hơn nhiều so với công việc kiểm thử phần mềm. Tốc độ tăng trưởng tối đa của các công việc liên quan đến kiểm thử phần mềm là khoảng 1,6% nhưng tốc độ tăng trưởng của các công việc kiểm thử dựa trên Hadoop ở mức khổng lồ 5% (ước tính).
80% những người học Hadoop đến từ một nền tảng không phát triển. Bạn cũng có thể là một trong số họ.
Hạn chế của thực tiễn Kiểm thử hiện tại trong khi kiểm tra Các ứng dụng để giải quyết vấn đề Dữ liệu lớn
- Các phương pháp tiếp cận kiểm thử phần mềm được thúc đẩy bởi dữ liệu (như độ lệch trong dữ liệu, kích thước tập dữ liệu không khớp, v.v.) chứ không phải là các kịch bản kiểm tra.
- Các công cụ đối sánh dữ liệu tiêu chuẩn (như win diff, v.v.) không hoạt động với khối lượng lớn dữ liệu. Điều này trở thành một hạn chế đối với bộ kỹ năng của kỹ sư kiểm thử phần mềm.
Đối với dữ liệu cỡ trung bình, dữ liệu có thể được hiển thị dưới dạng bảng HBase và được xác minh từ tập dữ liệu đầu vào bằng cách áp dụng logic nghiệp vụ trên tập hợp đầu vào nhỏ.
Đối với dữ liệu quy mô lớn, kỹ thuật Dữ liệu lớn cung cấp cho các kỹ sư các bộ kỹ năng độc đáo được sử dụng để kiểm tra các bộ dữ liệu lớn và phức tạp, đồng thời tìm thấy nhiều cơ hội trong lĩnh vực khí tượng, gen, kết nối, mô phỏng vật lý phức tạp và nghiên cứu sinh học và môi trường.
Tình trạng của lĩnh vực Thử nghiệm - Ý kiến của Chuyên gia:
Scott Barber, một kiểm thử viên, diễn giả và nhà văn nổi tiếng về chủ đề liên quan đến kiểm thử chuyên về lĩnh vực Kiểm tra hiệu suất hệ thống đã trích dẫn một số từ thực sự mạnh mẽ và có tác động về tình hình hiện tại trong lĩnh vực Thử nghiệm.
Đã có rất nhiều cuộc thảo luận trên các phương tiện xã hội khác nhau về khả năng Thử nghiệm trở thành một “nghề sắp chết” và Scott đồng ý rằng Thử nghiệm như một nghề đang ở giữa một sự chuyển đổi mạnh mẽ.
Chà, tuyên bố đó đã đủ gây ấn tượng, hãy nhìn vào sự thật và tự mình xem điều gì đang xảy ra trong lĩnh vực Thử nghiệm.
Xem qua Hồ sơ công việc của Hadoop / Big Data Tester:
Dưới đây là yêu cầu do một tổ chức nhất định đưa ra đối với yêu cầu Hadoop Tester của họ:
cách sử dụng phương thức tostring trong java
Khi nhìn vào yêu cầu trên, chúng ta có thể thấy rằng kỹ năng Kiểm tra phần lớn cần thiết và tạo thành nền tảng của hồ sơ công việc này. Giờ đây, tất cả những gì cần thiết của một kỹ sư kiểm thử phần mềm để trở thành một Big Data hoặc một Hadoop Tester là tự cập nhật các kỹ năng về Big Data / Hadoop.
Thật dễ dàng để chuyển sang Hadoop / Big Data:
- Với Java hay không với Java - Tính linh hoạt để lựa chọn:
Đối với những người là chuyên gia về Java, quá trình chuyển đổi là một bước đi giống như một khung lập trình mã nguồn mở, dựa trên Java. Các tập lệnh MapReduce được sử dụng ở đây được viết bằng Java. Bây giờ, rõ ràng là để làm việc trên Hadoop, kiến thức về Java là bắt buộc.
Bằng cách nói ở trên, Điều đó không có nghĩa là những người không phải là chuyên gia Java có một hành trình khó khăn phía trước. Vẻ đẹp của Hadoop là nó có một loạt các công cụ giúp 'Không phải Java' chuyên gia có thể sử dụng. Một số công cụ Hadoop như Hive, Pig và Sqoop không yêu cầu kiến thức Java vì chúng phụ thuộc rất nhiều vào SQL.
- Nền tảng ứng dụng và kỹ năng được chia sẻ giữa chuyên gia Kiểm thử và chuyên gia Hadoop:
Lúc đầu, ý tưởng chuyển từ vùng an toàn sang một miền mới như Big Data / Hadoop có thể hơi quá sức. Nhưng người ta phải nhận ra rằng Thử nghiệm và Hadoop không loại trừ lẫn nhau. Dưới đây là danh sách các kỹ năng và nền tảng được sử dụng giữa chúng có thể được sử dụng theo http://www.itjobswatch.co.uk . Một hoặc nhiều kỹ năng này cũng có thể được sử dụng phù hợp với các kỹ năng Dữ liệu lớn và Hadoop. Do đó, việc chuyển đổi suôn sẻ dễ dàng hơn.
Một kỹ sư kiểm thử giỏi có kỹ năng phân tích nhạy bén, kỹ năng kỹ thuật vững vàng, thái độ tuyệt vời, định hướng chi tiết và sẵn sàng học hỏi. Đây là những đặc điểm chính xác cần thiết cho bất kỳ ai chuyển sang Hadoop. Không thể phủ nhận rằng Thử nghiệm đang trải qua quá trình chuyển đổi nhưng nó sẽ không phải là kết thúc của nó. Nhưng với sự thay đổi của thời gian, điều thận trọng là phải chèo lái con sóng cao - Hadoop, xem xét tất cả các tính năng và tính linh hoạt của nó.
Vẫn chưa thuyết phục bạn có thể học Hadoop? Đừng tin tưởng bất cứ ai. Hãy tự mình phán xét. Nhấp vào bên dưới để xem bản ghi lớp mẫu của lớp Dữ liệu lớn và Hadoop do Edureka thực hiện.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Đề cập đến họ trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
Bài viết liên quan:
7 cách đào tạo về dữ liệu lớn có thể thay đổi tổ chức của bạn