Testprocessen er forståeligt nok det vigtigste aspekt af ethvert softwaredomæne. Testingeniørrollen strækker sig til forskellige domæner, når organisationen vælger at tilpasse sig til en forbedret teknologi. Lad os i dette blogindlæg diskutere, hvorfor en softwaretestingeniør skal lære Big Data og Hadoop-økosystemteknologier.
Hvis du er ny i Big Data / Hadoop-verdenen, skal du kigge igennem nogle af vores indlæg på , og
Lad os komme direkte til de detaljerede detaljer i dette emne
Hvorfor skal en softwaretestingeniør lære Big Data og Hadoop?
Karrierevækst:
Ovenstående diagram er selvforklarende. Det viser tydeligt, at væksten i Hadoop-relaterede job er meget højere end i software-testjob. Den maksimale vækstrate for softwaretestrelaterede job ligger på ca. 1,6%, men væksten i Hadoop-baserede testjob er på kæmpe 5% (ca.)
80% af de mennesker, der lærer Hadoop, er fra en ikke-udviklingsbaggrund. Du kan også være en af dem.
Begrænsninger af den nuværende testpraksis under test af applikationer til løsning af Big Data-problemer:
hæve noget til en magt i java
- Softwaretesttilgange er drevet af data (som skævhed i data, datasæt størrelse mismatch osv.) Snarere end testscenarierne.
- Standarddatamatchværktøjer (som f.eks. Win diff osv.) Fungerer ikke med store datamængder. Dette bliver en begrænsning for softwaretestingeniørens færdigheder.
For mellemstore data kan dataene eksponeres som HBase-tabeller og verificeres fra inputdatasættet ved at anvende forretningslogik på et lille sæt input.
hvordan man gør beføjelser i java
Til data i stor skala giver Big data-teknikker ingeniører unikke færdigheder, der bruges til at teste store og komplekse datasæt og finder adskillige muligheder inden for meteorologi, genomik, connectomics, komplekse fysiksimuleringer og biologisk og miljømæssig forskning.
Testfeltets tilstand - Ekspertudtalelser:
Scott Barber, en berømt tester, højttaler og forfatter om testrelateret emne med speciale i området System Performance Testing har citeret nogle virkelig stærke og påvirkende ord om den aktuelle situation i testfeltet.
Der har været adskillige samtaler om forskellige sociale medier om muligheden for, at testning bliver et 'døende erhverv', og Scott er enig i, at testning som erhverv er midt i en dramatisk transformation.
Nå, denne erklæring var dramatisk nok, lad os se på fakta og selv se, hvad der foregår i testfeltet.
Et kig på jobprofilen til Hadoop / Big Data Tester:
Nedenfor er et krav, som en bestemt organisation stiller til deres Hadoop Tester-krav:
Når vi ser på ovenstående krav, kan vi se, at testfærdigheder stort set er nødvendige og danner grundlaget for denne jobprofil. Nu er alt, hvad der kræves af en softwaretestingeniør for at blive en Big Data eller en Hadoop Tester, er at opdatere sig selv med Big Data / Hadoop-færdigheder.
Hvor let er det at skifte til Hadoop / Big Data:
- Til Java eller ikke til Java - Fleksibilitet at vælge:
For dem, der er eksperter i Java, er overgangen en kagevandring, ligesom en Java-baseret programmeringsramme med open source. MapReduce-scripts, der bruges her, er skrevet i Java. Nu er det ret indlysende, at for at arbejde på Hadoop er viden i Java bydende nødvendigt.
Ved at sige ovenstående betyder det ikke, at eksperter, der ikke er Java, har en hård rejse fremad. Hadoops skønhed er, at den har en række værktøjer, som en 'Ikke-Java' ekspert kan bruge. Nogle af Hadoop-værktøjerne som Hive, Pig og Sqoop kræver ikke Java-viden, da de er stærkt afhængige af SQL.
- Delte færdigheder og applikationsplatforme mellem en testperson og Hadoop-professionel:
Ideen om at flytte fra komfortområdet til et nyt domæne som Big Data / Hadoop kan være lidt overvældende i starten. Men man må indse, at Testing og Hadoop ikke udelukker hinanden. Her er en liste over færdigheder, og platforme, der bruges mellem dem, kan bruges i henhold til http://www.itjobswatch.co.uk . En eller flere af disse færdigheder kan også bruges i overensstemmelse med Big Data og Hadoop-færdigheder. Således er det lettere at foretage en jævn overgang.
hvad er autoboxing i java
En god testingeniør har skarpe analytiske færdigheder, stærk teknisk dygtighed, god holdning, detaljeret orienteret og vilje til at lære. Dette er de nøjagtige træk, der kræves for at enhver kan skifte til Hadoop. Det er ubestrideligt, at testning er under transformation, men det bliver ikke slutningen på det. Men med de skiftende tider er det klogt at sejle den høje bølge - Hadoop i betragtning af alle dens funktioner og fleksibilitet.
Stadig ikke overbevist om, at du kan lære Hadoop? Stol ikke på nogen. Bedøm dig selv. Klik nedenfor for at se en prøveklasseoptagelse af en Big Data- og Hadoop-klasse udført af Edureka.
Har du et spørgsmål til os? Nævn dem i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.
Relaterede indlæg: