Der Testprozess ist verständlicherweise der wichtigste Aspekt jeder Softwaredomäne. Die Rolle des Testingenieurs erstreckt sich auf verschiedene Bereiche, wenn sich das Unternehmen an eine verbesserte Technologie anpasst. Lassen Sie uns in diesem Blogbeitrag diskutieren, warum ein Software Testing Engineer Big Data- und Hadoop-Ökosystemtechnologien erlernen sollte.
Wenn Sie neu in der Welt von Big Data / Hadoop sind, werfen Sie einen Blick auf einige unserer Beiträge auf , und
Kommen wir gleich zu den Details dieses Themas
Warum sollte ein Software Testing Engineer Big Data und Hadoop lernen?
Karriere Wachstum:
Die obige Tabelle ist selbsterklärend. Es zeigt deutlich, dass die Wachstumsrate von Hadoop-bezogenen Jobs viel höher ist als die von Software-Testjobs. Die maximale Wachstumsrate von Jobs im Zusammenhang mit Softwaretests liegt bei ungefähr 1,6%, aber die Wachstumsrate von Hadoop-basierten Testjobs liegt bei satten 5% (ungefähr).
80% der Menschen, die Hadoop lernen, haben einen nicht entwicklungsbezogenen Hintergrund. Sie können auch einer von ihnen sein.
Einschränkungen der aktuellen Testpraktiken beim Testen von Anwendungen zur Lösung von Big Data-Problemen:
- Softwaretestansätze basieren eher auf Daten (wie Datenversatz, Größeninkongruenz der Datensätze usw.) als auf den Testszenarien.
- Standard-Datenabgleichstools (wie Win Diff usw.) funktionieren nicht mit großen Datenmengen. Dies wird zu einer Einschränkung der Fähigkeiten des Software-Testingenieurs.
Bei mittelgroßen Daten können die Daten als HBase-Tabellen verfügbar gemacht und anhand des Eingabedatensatzes überprüft werden, indem Geschäftslogik auf einen kleinen Satz von Eingaben angewendet wird.
Für große Datenmengen bieten Big-Data-Techniken Ingenieuren einzigartige Fähigkeiten, die zum Testen großer und komplexer Datenmengen verwendet werden, und finden zahlreiche Möglichkeiten in den Bereichen Meteorologie, Genomik, Konnektomik, komplexe physikalische Simulationen sowie biologische und Umweltforschung.
Feld Teststand - Gutachten:
Scott Barber, ein renommierter Tester, Redner und Autor zu testbezogenen Themen, der sich auf den Bereich System Performance Testing spezialisiert hat hat einige wirklich mächtige und wirkungsvolle Worte über die aktuelle Situation im Testbereich zitiert.
Wie man Double in Java in int umwandelt
Es gab zahlreiche Gespräche über verschiedene soziale Medien über die Möglichkeit, dass das Testen zu einem „sterbenden Beruf“ wird, und Scott stimmt zu, dass sich das Testen als Beruf mitten in einem dramatischen Wandel befindet.
Nun, diese Aussage war dramatisch genug. Schauen wir uns die Fakten an und überzeugen Sie sich selbst, was auf dem Gebiet der Tests vor sich geht.
Ein Blick auf das Hadoop / Big Data Tester-Jobprofil:
Nachfolgend finden Sie eine Anforderung, die von einer bestimmten Organisation für ihre Hadoop-Tester-Anforderung gestellt wurde:
Wenn wir uns die oben genannten Anforderungen ansehen, können wir sehen, dass Testfähigkeiten größtenteils benötigt werden und bilden die Grundlage für dieses Jobprofil. Alles, was ein Software-Testingenieur benötigt, um ein Big Data- oder Hadoop-Tester zu werden, ist, sich mit Big Data / Hadoop-Kenntnissen zu aktualisieren.
Wie einfach ist es, auf Hadoop / Big Data umzusteigen:
- Nach Java oder nicht nach Java - Flexibilität bei der Auswahl:
Für Java-Experten ist der Übergang ein Kinderspiel, ebenso wie ein Open-Source-Programmierframework auf Java-Basis. Die hier verwendeten MapReduce-Skripte sind in Java geschrieben. Nun ist es ziemlich offensichtlich, dass für die Arbeit an Hadoop Kenntnisse in Java unerlässlich sind.
Dies bedeutet nicht, dass Nicht-Java-Experten eine schwierige Reise vor sich haben. Das Schöne an Hadoop ist, dass es eine Reihe von Werkzeugen hat, die a 'Nicht-Java' Experte kann verwenden. Einige der Hadoop-Tools wie Hive, Pig und Sqoop erfordern keine Java-Kenntnisse, da sie stark auf SQL basieren.
- Gemeinsame Fähigkeiten und Anwendungsplattformen zwischen einem Testprofi und einem Hadoop-Experten:
Die Idee, von unserer Komfortzone auf eine neue Domain wie Big Data / Hadoop umzusteigen, könnte zunächst etwas überwältigend sein. Man muss sich jedoch darüber im Klaren sein, dass sich Testing und Hadoop nicht gegenseitig ausschließen. Hier ist eine Liste von Fähigkeiten und Plattformen, die zwischen ihnen verwendet werden können http://www.itjobswatch.co.uk . Eine oder mehrere dieser Fähigkeiten können auch in Übereinstimmung mit Big Data- und Hadoop-Fähigkeiten verwendet werden. Dies erleichtert einen reibungslosen Übergang.
Ein guter Testingenieur verfügt über ausgeprägte analytische Fähigkeiten, starke technische Fähigkeiten, eine hervorragende Einstellung, Detailorientierung und Lernbereitschaft. Dies sind die genauen Eigenschaften, die jeder benötigt, um zu Hadoop zu wechseln. Es ist unwiderlegbar, dass das Testen eine Transformation durchläuft, aber es wird nicht das Ende sein. Angesichts der sich ändernden Zeiten ist es jedoch ratsam, die hohe Welle - Hadoop - unter Berücksichtigung aller Merkmale und Flexibilität zu segeln.
Sie sind immer noch nicht überzeugt, dass Sie Hadoop lernen können? Vertraue niemandem. Beurteilen Sie sich. Klicken Sie unten, um eine Beispielaufzeichnung einer von Edureka durchgeführten Big Data- und Hadoop-Klasse anzusehen.
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