테스트 프로세스는 소프트웨어 도메인에서 가장 중요한 부분입니다. 조직이 개선 된 기술에 적응하기로 선택하면 테스트 엔지니어 역할이 다른 도메인으로 확장됩니다. 이 블로그 게시물에서는 소프트웨어 테스트 엔지니어가 빅 데이터 및 Hadoop 에코 시스템 기술을 배워야하는 이유에 대해 설명합니다.
BigData / Hadoop의 세계를 처음 접하는 경우 다음 게시물 중 일부를 살펴보십시오. , 과
이 주제의 핵심적인 세부 사항을 바로 살펴 보겠습니다.
자바에서 딥 카피하는 방법
소프트웨어 테스팅 엔지니어가 빅 데이터와 하둡을 배워야하는 이유는 무엇입니까?
경력 성장 :
위의 차트는 자명합니다. Hadoop 관련 작업의 증가율이 소프트웨어 테스트 작업의 증가율보다 훨씬 높다는 것을 분명히 보여줍니다. 소프트웨어 테스트 관련 작업의 최대 성장률은 약 1.6 %이지만 Hadoop 기반 테스트 작업의 성장률은 무려 5 % (대략)입니다.
Hadoop을 배우는 사람들의 80 %는 비 개발 배경 출신입니다. 당신도 그들 중 하나가 될 수 있습니다.
빅 데이터 문제를 해결하기 위해 애플리케이션을 테스트하는 동안 현재 테스트 관행의 한계 :
- 소프트웨어 테스트 접근 방식은 테스트 시나리오가 아닌 데이터 (데이터의 왜곡도, 데이터 세트 크기 불일치 등)에 의해 주도됩니다.
- 표준 데이터 일치 도구 (예 : win diff 등)는 대용량 데이터에서 작동하지 않습니다. 이것은 소프트웨어 테스팅 엔지니어의 기술에 제한이됩니다.
중규모 데이터의 경우 데이터를 HBase 테이블로 노출하고 작은 입력 집합에 비즈니스 로직을 적용하여 입력 데이터 집합에서 확인할 수 있습니다.
추가 기능은 무엇입니까?
대규모 데이터의 경우 빅 데이터 기술은 엔지니어에게 크고 복잡한 데이터 세트를 테스트하는 데 사용되는 고유 한 기술 세트를 제공하고 기상학, 유전체학, 연결 체학, 복잡한 물리학 시뮬레이션 및 생물학 및 환경 연구 분야에서 수많은 기회를 찾습니다.
테스트 분야의 상태 – 전문가 의견 :
시스템 성능 테스트 분야를 전문으로하는 테스트 관련 주제에 대해 유명한 테스터, 스피커 및 작가 인 Scott Barber 테스팅 분야의 현재 상황에 대해 정말 강력하고 영향력있는 말을 인용했습니다.
테스팅이 '죽어가는 직업'이 될 가능성에 대해 여러 소셜 미디어에서 수많은 논의가 있었으며 Scott은 테스팅이 직업으로서의 극적인 변화의 중간에 있다는 데 동의합니다.
음, 그 진술은 충분히 극적이었습니다. 사실을 살펴보고 테스트 분야에서 무슨 일이 일어나고 있는지 직접 확인해 보겠습니다.
Hadoop / 빅 데이터 테스터 작업 프로필 살펴보기 :
다음은 Hadoop Tester 요구 사항에 대한 특정 조직의 요구 사항입니다.
위의 요구 사항을 살펴보면 테스트 기술이 주로 필요하며이 직업 프로필의 기초를 형성한다는 것을 알 수 있습니다. 이제 소프트웨어 테스트 엔지니어가 빅 데이터 또는 Hadoop 테스터가되기 위해 필요한 것은 빅 데이터 / Hadoop 기술로 자신을 업데이트하는 것입니다.
Hadoop / BigData로 전환하는 것이 얼마나 쉬운가요?
- Java로 또는 Java로- 선택의 유연성 :
자바 전문가들에게 전환은 오픈 소스, 자바 기반 프로그래밍 프레임 워크와 마찬가지로 케이크 워크입니다. 여기에 사용 된 MapReduce 스크립트는 Java로 작성되었습니다. 이제 Hadoop에서 작업하려면 Java에 대한 지식이 필수적이라는 것이 분명합니다.
__init__ 파이썬 클래스
위의 말을한다고해서 자바 전문가가 아닌 전문가가 거친 여정을 앞두고 있다는 의미는 아닙니다. Hadoop의 장점은 '비 자바' 전문가가 사용할 수 있습니다. Hive, Pig 및 Sqoop과 같은 일부 Hadoop 도구는 SQL에 크게 의존하므로 Java 지식이 필요하지 않습니다.
- 테스트 전문가와 Hadoop 전문가 간의 공유 기술 및 애플리케이션 플랫폼 :
안전 지대에서 빅 데이터 / 하둡과 같은 새로운 도메인으로 이동한다는 생각은 처음에는 다소 압도적 일 수 있습니다. 그러나 테스팅과 하둡이 상호 배타적이지 않다는 것을 깨달아야합니다. 다음은 그들 사이에 사용되는 기술과 플랫폼 목록입니다. http://www.itjobswatch.co.uk . 이러한 기술 중 하나 이상을 빅 데이터 및 Hadoop 기술과 연계하여 사용할 수도 있습니다. 따라서 부드럽게 전환하는 것이 더 쉽습니다.
좋은 테스트 엔지니어는 예리한 분석 기술, 강력한 기술 기술, 훌륭한 태도, 세부 사항 지향 및 배우려는 의지를 가지고 있습니다. 이는 누구나 Hadoop으로 전환하는 데 필요한 정확한 특성입니다. 테스팅이 변화를 겪고 있다는 것은 반박 할 수 없지만 그것이 끝이 아닐 것입니다. 그러나 변화하는 시대에 따라 모든 기능과 유연성을 고려하여 높은 물결 인 Hadoop을 항해하는 것이 현명합니다.
여전히 Hadoop을 배울 수 있다고 확신하지 않습니까? 누구도 믿지 마세요. 스스로 판단하십시오. 아래를 클릭하여 Edureka에서 실시한 빅 데이터 및 Hadoop 수업의 샘플 수업 기록을 시청하세요.
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