一个测试老鸟聊聊:如何转行大数据测试

上一篇 / 下一篇  2022-02-07 11:19:53 / 个人分类:职业发展

目录

  1. 大数据测试的是什么 

  2. 大数据测试的优势有哪些 

  3. 适合转行大数据测试有哪几类人

1. 大数据测试的是什么

先看看我们熟悉的传统测试是什么:传统测试就是利用测试思维以及一些相关的测试工具对系统的功能、性能、安全、易用等方面进行质量保证。

那么大数据测试是在测试什么呢? 打个比方:我们需要修一条管道,确保源头a的水利用该管道能正常运送到目标b, 那么传统测试则需要保证几下点:

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  1. 确保管道的水能正常传输 ————这是传统的功能测试

  2. 确保在大量水流量情况下管道不被阻塞 ————这是传统的性能测试

  3. 确保管道不修在危险的山崖上 ————这是传统的安全测试

  4. 确保用户拧开水龙头放水时,不花费太大的力气 ————这是传统的易用性测试。

那么管道中水的质量如何:「是否含有杂质与有害物质」,水经过管道后「水量是否所减少」,这些就是大数据测试需要考虑的范畴

2. 大数据测试的优势有哪些

让我们来看看大数据测试的优势有哪些:

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1、从业大数据是一种趋势:

2019年国际数据公司IDC统计显示,全球近90%的数据将在这几年内产生,预计到2025年,全球数据量将加十倍,达到163ZB, 无论是传统公司还是互联网公司都在构建属于自己的数据中台,所以从事大数据也是一种趋势

2、大数据测试相对门槛低:

我们先看看大数据有哪些工种,从数据收集、清洗、应用流程来看,大数据工种分为:数据运维、数据挖掘、数据算法,以上这3个工种都需要qa来验证,也就是大数据测试。 数据运维、挖掘、算法门槛较高:需要你在一个行业深入耕耘多年,同时面临僧多粥少的局面, 所以数据运维、挖掘、算法的职位属于门槛高、坑位又少的工种

相对的,数据测试不仅缺口大并且入门相对容易,只需要你有测试思维加上对业务的深入理解,利用大数据工具或平台对数据的质量进行把控即可。

3、大数据测试薪资高:

目前不仅百度、阿里、腾讯需要大量的数据测试工程师、近几年兴起的互联网公司:字节跳动、滴滴、美团等公司对数据测试工程师的需求也逐步增多,并且薪资都是2万+,由此可见在一家互联网公司从事大数据测试是一个不错的选择。

3. 哪类人员适合转行

让我们来看看哪些人群适合转行大数据测试:

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第一类:传统测试人员

假如你是2年及以上的传统测试人员,你本身就具备了大数据测试所需要的测试思维以及一些测试技术站,此时你只需要学习一些大数据相关知识并在工作使用它,这样让你更加轻松转行大数据测试。

第二类:传统运维人员

假如你是传统行业的运维人员,由于你经常与网络、服务器打交道,所以你的优势在于精通网络层协议、熟练操作系统,这让你更加容易理解大数据底层原理,此时你只需要系统的学习一些测试思维,以及如何设计用例,掌握一些测试技巧,学习之后能让你顺利的入坑大数据测试。

第三类:互联网、金融领域的从业者

即便你是非技术出身,但由于你精通业务,所以你能清晰的分析出业务上的数据薄弱点,此时你只需要掌握一些测试思维以及一些大数据方面的技能,千里马常有,而伯乐不常有,能精通业务的大数据测试人员非常稀缺。

4. 技能战

最后我们来看看从事大数据测试需要哪些技能:

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网络层面:

你要了解 链路层、网络层、运输层、应用层 常见的一些协议并清楚他们工作的原理。

服务器层面:

因为大数据框架大部分部署在Linux系统上,所以需要你熟练操作linux常见命令掌握、以及Linux 中进程、磁盘、用户权限、文件原理理解。

测试层面:

除了利用测试思维设计测试用例,并且需掌握mysql、hive、pandas等语法,能对不同关系型的数据进行获取与分析,同时由于python是数据测试与分析的利器,所需还要你熟练掌握python在数据分析方面的一些库。

大数据层面:

理解kafka、hadoop、spark、zookeeper 等一系列大数据所用到的框架,不求你能使用起码你能知道:

如何利用Flume、Logstash、Filebeat进行数据的收集。

如何利用hadoop HDFS、Mongodb、HBase对数据进行存储。

如何利用hadoop spark 、Storm、Flink 对数据进行计算。

掌握 hive、Spark SQL 、Flink SQL、 Pig、Phoenix 对数据进行查询。

以及如何利用zookeeper 协助 hadoop集群化,了解起原理即可。

5. 总结

大数据行业目前属于发展阶段,数据测试的缺口较大,只要你肯花时间学习大数据相关知识,利用你本身的优势,就能入行大数据测试,


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