Testprocessen är förståeligt den viktigaste aspekten av vilken programvarudomän som helst. Testingenjörsrollen sträcker sig till olika domäner när organisationen väljer att anpassa sig till en förbättrad teknik. I det här blogginlägget ska vi diskutera varför en programvarutestningsingenjör bör lära sig Big Data och Hadoop-ekosystemteknik.
Om du är ny i Big Data / Hadoop-världen kan du bläddra igenom några av våra inlägg på , och
Låt oss gå direkt till detaljerna i detta ämne
Varför ska en programvarutestningsingenjör lära sig Big Data och Hadoop?
Karriärtillväxt:
Ovanstående diagram är självförklarande. Det visar tydligt att tillväxttakten för Hadoop-relaterade jobb är mycket högre än för programvarutestningsjobb. Den maximala tillväxttakten för programvarutestrelaterade jobb är cirka 1,6%, men tillväxten för Hadoop-baserade testjobb är hela 5% (ungefär.)
80% av dem som lär sig Hadoop kommer från en icke-utvecklingsbakgrund. Du kan också vara en av dem.
Begränsningar av nuvarande testmetoder vid testning av applikationer för att lösa Big Data-problem:
- Programvarutestningsmetoder drivs av data (som snedvridning i data, datamängdsstorleksmatchning etc.) snarare än testscenarierna.
- Standarddatamatchningsverktyg (som win diff etc.) fungerar inte med stora datamängder. Detta blir en begränsning för programvarutestningens kompetensuppsättningar.
För medelstora data kan data exponeras som HBase-tabeller och verifieras från inmatad datauppsättning genom att tillämpa affärslogik på en liten uppsättning ingångar.
För storskaliga data ger Big data-tekniker ingenjörer unika färdighetsuppsättningar som används för att testa stora och komplexa datamängder och hitta många möjligheter inom meteorologi, genomik, connectomics, komplexa fysiksimuleringar och biologisk och miljöforskning.
Testfältets tillstånd - Experts åsikter:
Scott Barber, en känd testare, talare och författare om testrelaterat ämne som specialiserat sig inom området System Performance Testing har citerat några riktigt kraftfulla och påverkande ord om den aktuella situationen i testfältet.
sortera en matris i c ++
Det har förekommit ett flertal samtal om olika sociala medier om möjligheten att testa blir ett 'döende yrke' och Scott håller med om att testning som yrke är mitt i en dramatisk omvandling.
Det uttalandet var tillräckligt dramatiskt, låt oss ta en titt på fakta och se själv vad som händer i testfältet.
En titt på Hadoop / Big Data Tester jobbprofil:
Nedan följer ett krav som en viss organisation ställer för deras krav på Hadoop Tester:
När vi tittar på ovanstående krav kan vi se att testfärdigheter i stor utsträckning behövs och utgör grunden för denna jobbprofil. Allt som krävs av en programvarutestningsingenjör för att bli en Big Data eller en Hadoop Tester är att uppdatera sig själv med Big Data / Hadoop-färdigheter.
Hur lätt är det att byta till Hadoop / Big Data:
- Till Java eller inte till Java - Flexibilitet att välja:
För dem som är experter på Java är övergången en kakavandring liksom en Java-baserad programmeringsram med öppen källkod. MapReduce-skript som används här är skrivna i Java. Nu är det ganska uppenbart att kunskap i Java är avgörande för att arbeta på Hadoop.
Genom att säga ovanstående betyder det inte att experter som inte är Java har en tuff resa framåt. Skönheten i Hadoop är att den har en mängd verktyg som a 'Icke-Java' expert kan använda. Några av Hadoop-verktygen som Hive, Pig och Sqoop kräver inte Java-kunskap eftersom de är starkt beroende av SQL.
- Delade färdigheter och applikationsplattformar mellan en testproffs och Hadoop-proffs:
Idén att flytta från komfortzonen till en ny domän som Big Data / Hadoop kan vara lite överväldigande först. Men man måste inse att Testing och Hadoop inte utesluter varandra. Här är en lista över färdigheter och plattformar som används mellan dem kan användas enligt http://www.itjobswatch.co.uk . En eller flera av dessa färdigheter kan också användas i linje med Big Data och Hadoop-färdigheter. Således är det lättare att göra en smidig övergång.
En bra testingenjör har skarpa analytiska färdigheter, stark teknisk skicklighet, bra attityd, detaljorienterad och lärovillighet. Det här är de exakta egenskaperna som krävs för att någon ska byta till Hadoop. Det är obestridligt att testning genomgår transformation men det kommer inte att bli slutet på det. Men med de förändrade tiderna är det klokt att segla högvåg - Hadoop, med tanke på alla dess funktioner och flexibilitet.
Fortfarande inte övertygad om att du kan lära dig Hadoop? Lita inte på någon. Döm dig själv. Klicka nedan för att se ett exempel på klassinspelning av Big Data och Hadoop-klass utförd av Edureka.
Har du en fråga till oss? Nämn dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
vad gör en skanner i java
Relaterade inlägg: