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    郑州大数据产品测试培训内容全解析
    讲师:管理培训      浏览次数:120
    一、基础技能培训内容 在郑州的大数据产品测试培训中,基础技能的培训是重要的组成部分。这部分内容旨在为后续深入学习大数据测试打下坚实的基础。 首先是编程语言相关知识。JavaSE是其中的关键部分,涵盖Java基础语法、面向对象、JavaAPI、MySQL数据库及SQL语句、JDBC、线程、网络编程、反射等内容。虽然做大数据不需要深入学习Java技术,但掌握JavaSE相关知识是必不可少的,它是学

    一、基础技能培训内容

    在郑州的大数据产品测试培训中,基础技能的培训是重要的组成部分。这部分内容旨在为后续深入学习大数据测试打下坚实的基础。

    首先是编程语言相关知识。JavaSE是其中的关键部分,涵盖Java基础语法、面向对象、JavaAPI、MySQL数据库及SQL语句、JDBC、线程、网络编程、反射等内容。虽然做大数据不需要深入学习Java技术,但掌握JavaSE相关知识是必不可少的,它是学习大数据的基础知识。同时,Scala作为一种新语言,主要用于后续阶段的语言基础学习,也是需要了解的内容。

    前端知识方面,包括HTML基础知识、css基础知识、JavaScript、Jquery、XML&版本控制等。静态网页基础部分如HTML和CSS,是第一阶段的学习内容。JavaWeb的学习则能让学员了解前端的简单知识,这有助于提高前端后端交流的效率。

    企业级开发框架方面,像Spring、Spring mvc、SpringBoot、MyBatis等框架的学习,也是大数据测试培训基础阶段的重要内容。这些框架知识能够让学员对整个开发流程有更深入的理解,为大数据测试中的相关操作提供知识储备。

    二、大数据技术框架相关培训内容

    (一)Linux系统及相关知识 由于大数据相关软件大多在Linux上运行,所以Linux系统的学习非常重要。在培训中,会涉及Linux基础知识、CentOS安装部署基础概念、常用命令管理、常用Shell编程命令等内容。扎实的Linux知识不仅有助于大数据测试工作,而且在许多编程语言中也能得到应用。

    (二)大数据核心框架知识 1. Hadoop生态体系 - HDFS:学员会学习HDFS概念、HDFS内部结构与读写原理、HDFS故障读写容错与备份机制、Zookeeper、HDFSHA及Federation联邦等。Hadoop作为分布式系统基础架构,其核心组件如HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等都是学习的重点内容。 - MapReduce:培训内容包括MapReduce编程基础、MapReduce执行过程、MR原理、分片混洗等。 - HBase:涉及HBase模型坐标结构访问场景、HBase访问Shell接口、HBase访问API接口、HBaseRowkey设计、HBase合并分裂数据定位等方面的学习。 - Hive:核心工作是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(Hive SQL)查询功能。 2. Spark生态体系 - 会学习Scala、Spark等内容,以及相关项目,如交通领域汽车流量监控项目等。Spark专注于在集群中并行处理数据,使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM中的数据。 3. 其他框架 - Kafka课程体系也是培训内容的一部分,Kafka在大数据的处理流程中扮演着重要角色。 - Flink课程体系也会被涉及,这种技术在一些大厂如阿里常用,是最新的大数据处理技术之一。 - 还有Redis,包括Redis概念、Redis配置、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作、Redis Sentinel、Redis Cluster等内容的学习。

    三、数据处理工具相关培训内容

    (一)数据采集工具 1. NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时对数据进行简单处理。 2. Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据、转换数据,然后将数据发送到“存储库”中。

    (二)数据转移工具 Sqoop是用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库中的数据导入到Hadoop中,也可以将Hadoop中的数据导入到关系型数据库中。另外,DataX也具备类似的数据转移功能。

    四、大数据质量特性相关培训内容

    借鉴ISO9126软件质量模型标准中的6大特性(功能性、易用性、可靠性、效率性、可维护性、可移植性),大数据产品测试培训中也会涉及相关内容。

    (一)功能性方面 1. 数据全面性:质疑拿到的爬虫数据对应的友商是否全面,除了友商A的数据应该获取,友商B、C、D的数据是否有考虑;每个友商选取的对标门店是否具有代表性等,通常在需求评审阶段提出。 2. 数据完整性:要质疑拿到的数据是否完整,例如数据确保指定时间范围内每天有数据,排除被风控了的情况;还要检查数据是否重复,如同1条URL对应2条结果数据。 3. 数据合理性:需要质疑拿到的数据是否符合数据库规定类型、以及是否出现异常值。 4. 数据准确性:质疑拿到数据的结果表与数据源头表是否一致,可能源表经过A -> B ->...的转换过程,要确保数据的准确性。

    (二)易用性方面 主要是考虑在大数据测试过程中,相关工具和流程是否便于使用,例如数据采集工具是否易于配置,数据处理流程是否易于操作等内容。虽然这部分内容可能相对较难量化,但在实际的大数据产品测试中是不可忽视的。

    综上所述,郑州的大数据产品测试培训涵盖了从基础技能到大数据技术框架、数据处理工具以及大数据质量特性等多方面的内容,这些内容旨在培养学员全面的大数据产品测试能力。


     
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