大數據測試技術初探

郜金麗

隨著計算機處理技術的成熟，大數據處理技術也逐漸得到人們的重視，能夠有效的為人們數據支持服務。通過對大數據技術的特點進行分析，探究了大數據技術的關鍵技術與數據處理的流程，并討論了大數據測試技術的主要過程。

大數據是繼云計算、物聯網出現后一個十分重要的計算機數據處理的熱點問題，它不僅包括了海量的數據容量。還包括了高速的數據處理技術，大數據在互聯網中的運用，解決了海量數據的挖掘問題，能夠智能提取有用的信息，為用戶提供決策服務。由于網絡數據庫系統與大數據的結構存在不匹配的情況。要想獲得有用的數據信息，必須通過大數據并行處理數據平臺才能有效的實現。

大數據技術特點

依托大數據的軟件得到了廣泛的應用，隨著大數據技術在各種行業中的運用，促進了信息化社會的發展。在大數據技術的基礎上產生的Hadoop分布式處理的數據軟件技術、Hhase數據庫技術以及網絡可視化軟件在網絡上得到了廣泛的應用，

數據智能處理技術的運用，大數據技術主要是從海量的數據中提取有效的數據，并能對數據進行自動化的處理與分析。進而能夠發展對人們有用的數據信息、知識等，進而能夠解決生活中的實際問題。因此。在大數據的處理中廣泛的采用了智能處理技術，來實現大數據的分析與管理，同時大數據與人工智能結合，能夠自動實現對海量數據的分析。

分布式處理架構。分布式處理技術在大數據中的運用。改變了傳統的數據處理方式，利用分布式處理系統能夠快速的提取有用的數據，提高了數據的處理效率，在大數據分布式處理的架構中，主要包括分布式文件處理系統、分布式數據庫處理系統以及分布式編程技術等。已經各個行業得到了廣泛的應用。

非結構化數據處理技術。在云數據出現之后。以圖片、視頻、音頻等形式出現的數據都是非結構化的數據。而且這種數據也越來越多。大數據采用非結構化的數據處理技術，能夠有效的對非結構化的數據進行處理。提高了非結構數據處理的效率。

大數據測試技術分析

大數據測試技術流程圖

大數據的測試需要配合相應的數據計算處理平臺，才能夠有效的實現對數據的挖掘與處理。它從系統的日志文件、流數據、社會數據以及事務性數據等海量數據中，采用數據提取工具提取相應的數據，并將它們傳輸到相應的預處理數據庫中，在Hadoop中，數據進行相互操作與處理，然后將預處理過的數據送入到數據倉庫或者大數據處理系統中對數據進行處理。大數據測試技術的流程如下圖1所示：

大數據的測試流程分析

測試數據采集。大數據的數據采集主要是運用數據庫來接收用戶的數據信息，例如APP客戶端數據信息。Web客戶端數據信息、社會事務數據信息等方面的數據信息。而且客戶端的用戶可以通過大數據的數據庫對信息進行收集、處理、提取與查詢等工作，他可以從SOL數據庫、Oracle數據庫中保存的一些日常事務數據中提取有用的信息，除了從這些數據庫中提取數據外，大數據除了技術還能夠從網絡數據庫、Redis等數據庫中采集數據。、

導人、預處理數據。大數據在處理數據的過程中會從多個數據庫中采集數據，如何對這些海量的數據進行科學分析是不能解決問題的，需要將采集到的數據導入到一個大型的、集中的數據庫。對這些數據進行預處理。剔除一些無用的信息。例如采用Sqoop和Flunm等工具就可以在大型數據庫中對這些數據進行相互操作，進行預處理。在導入與預處理數據階段導入的數據量十分巨大。每秒可以達到百兆或者千兆。

統計分析數據。在經過Hadoop預處理的數據之后，需要將這些大量的數據導入到一個大型的集中數據倉庫中，在數據倉庫中采用分布式技術對數據進行對比分析、匯總與提取之后，然后通過數據挖掘處理等方式對數據進行分析，提取數據的特征。在統計分析數據階段明顯的特征就是數據的查詢量比較大。請求的命令也比較多，通過使用分布式技術來對其中的數據進行分析、匯總等。統計分析數據的特點就是導入量大。其查詢數據量也大。請求較多。這里Hadoop是常用的數據統計分析工具。

數據挖掘過程。與前面的幾個階段相比，大數據的數據挖掘過程沒有預先設定數據挖掘的主題，而是在現有的數據倉庫中對數據進行計算與分析，以保證數據的處理能夠達到預算的效果，進而能夠有效的達到復雜數據處理與分析的要求。用于大數據挖掘常見的算法有K-means（數據聚類算法）。SVM（數據統計學習挖掘算法）、遺傳算法以及naive Bayes（數據分析算法）等，用于數據挖掘工具主要以Mahout工具為主，大數據處理技術的數據挖掘的過程最為重要的特點就是保證數據文件格式能否滿足數據挖掘的要求。

數據分析階段。在對海量數據進行分析處理之后，產生的數據就會被自動的存儲在數據倉庫或者大數據系統中。這是大數據系統就會對數據進行分析處理，提取與用戶相匹配的信息。數據分析階段就是保證數據處理能夠流暢的進行。并且能夠有效的對大數據進行處理與分析，并得出有效的數據管理策略，依據數據邏輯給出相應的決策建議。

大數據對數據處理數據的本質是預測數據，只能找出海量數據的相關性，而不能找出數據的準確原因及數據之間的因果性。同樣大數據對數據的處理不是隨機處理數據，而是挖掘一些有價值的異常數據，通過對大量數據進行對比來發現這些異常數據的價值，為人們提供決策支持服務。隨著大數據處理技術的日漸成熟，未來大數據在網絡信息處理中將會展示出更大的魅力。