Het testproces is begrijpelijkerwijs het belangrijkste aspect van elk softwaredomein. De rol van Testing Engineer strekt zich uit tot verschillende domeinen wanneer de organisatie ervoor kiest om zich aan te passen aan een verbeterde technologie. Laten we in deze blogpost bespreken waarom een Software Testing Engineer Big Data en Hadoop-ecosysteemtechnologieën zou moeten leren.
Als je nieuw bent in de wereld van Big Data / Hadoop, bekijk dan enkele van onze berichten op , en
Laten we meteen naar de kernachtige details van dit onderwerp gaan
Waarom zou een Software Testing Engineer Big Data en Hadoop moeten leren?
Carrière groei:
De bovenstaande grafiek spreekt voor zich. Het laat duidelijk zien dat het groeitempo van Hadoop-gerelateerde banen veel hoger is dan dat van software-testbanen. Het maximale groeipercentage van softwaretestgerelateerde banen is ongeveer 1,6%, maar het groeipercentage van op Hadoop gebaseerde testtaken is maar liefst 5% (ongeveer.)
machtsfunctie in java voor gehele getallen
80% van de mensen die Hadoop leren, heeft een niet-ontwikkelingsachtergrond. Ook jij kunt een van hen zijn.
Beperkingen van de huidige testpraktijken tijdens het testen van applicaties om Big Data-problemen op te lossen:
- Softwaretestbenaderingen worden gestuurd door gegevens (zoals scheefheid in gegevens, niet-overeenkomende grootte van gegevenssets enz.) In plaats van de testscenario's.
- Standaardtools voor gegevensmatching (zoals win-diff enz.) Werken niet met grote hoeveelheden gegevens. Dit wordt een beperking voor de vaardigheden van de softwaretestingenieur.
Voor middelgrote gegevens kunnen de gegevens worden weergegeven als HBase-tabellen en worden geverifieerd aan de hand van de invoergegevensset door bedrijfslogica toe te passen op een kleine set invoer.
hoe een programma in java te sluiten
Voor grootschalige data bieden Big data-technieken ingenieurs unieke vaardigheden die worden gebruikt voor het testen van grote en complexe datasets en vinden ze tal van kansen op het gebied van meteorologie, genomica, connectomica, complexe fysische simulaties en biologisch en milieuonderzoek.
State of Testing-veld - meningen van experts:
Scott Barber, een gerenommeerd tester, spreker en schrijver over testgerelateerde onderwerpen, gespecialiseerd in het testen van systeemprestaties heeft enkele zeer krachtige en impactvolle woorden geciteerd over de huidige situatie op het gebied van testen.
Er zijn talloze gesprekken geweest op verschillende sociale media over de mogelijkheid dat testen een 'uitstervend beroep' wordt en Scott is het ermee eens dat testen als beroep midden in een dramatische transformatie zit.
Nou, die verklaring was dramatisch genoeg, laten we eens kijken naar de feiten en zelf zien wat er gaande is op het gebied van testen.
Een blik op het functieprofiel van Hadoop / Big Data Tester:
Hieronder staat een vereiste van een bepaalde organisatie voor hun Hadoop Tester-vereiste:
Als we kijken naar bovenstaande eis, zien we dat toetsvaardigheden grotendeels nodig zijn en de basis vormen van dit functieprofiel. Het enige dat van een softwaretestingenieur nodig is om Big Data- of Hadoop-tester te worden, is zichzelf bij te werken met Big Data / Hadoop-vaardigheden.
Hoe gemakkelijk is het om over te schakelen naar Hadoop / Big Data:
- Naar Java of niet naar Java - Flexibiliteit om te kiezen:
Voor degenen die experts zijn in Java, is de overgang een taartwandeling, net als een open-source, op Java gebaseerd programmeerraamwerk. De MapReduce-scripts die hier worden gebruikt, zijn geschreven in Java. Nu is het vrij duidelijk dat kennis op Java absoluut noodzakelijk is om aan Hadoop te werken.
Door het bovenstaande te zeggen, betekent dit niet dat niet-Java-experts een moeilijke reis voor de boeg hebben. Het mooie van Hadoop is dat het een scala aan tools heeft die a 'Niet-Java' expert kan gebruiken. Sommige van de Hadoop-tools zoals Hive, Pig en Sqoop hebben geen Java-kennis nodig, omdat ze sterk afhankelijk zijn van SQL.
- Gedeelde vaardigheden en applicatieplatforms tussen een testprofessional en Hadoop-professional:
Het idee om van een comfortzone naar een nieuw domein als Big Data / Hadoop te gaan, kan in het begin misschien een beetje overweldigend zijn. Maar men moet zich realiseren dat Testing en Hadoop elkaar niet uitsluiten. Hier is een lijst met vaardigheden en platforms die tussen hen kunnen worden gebruikt volgens http://www.itjobswatch.co.uk . Een of meer van deze vaardigheden kunnen ook worden gebruikt in combinatie met Big Data- en Hadoop-vaardigheden. Hierdoor is het gemakkelijker om een soepele overgang te maken.
Een goede Testing Engineer beschikt over scherpe analytische vaardigheden, sterke technische vaardigheid, geweldige instelling, detailgerichtheid en bereidheid om te leren. Dit zijn de exacte eigenschappen die iemand nodig heeft om over te schakelen naar Hadoop. Het is onweerlegbaar dat testen een transformatie ondergaat, maar het zal niet het einde zijn. Maar met de veranderende tijden is het verstandig om op de hoge golf te zeilen - Hadoop, gezien al zijn eigenschappen en flexibiliteit.
Ben je er nog steeds niet van overtuigd dat je Hadoop kunt leren? Vertrouw niemand. Oordeel zelf. Klik hieronder om een voorbeeldlesopname te bekijken van een Big Data- en Hadoop-les onder leiding van Edureka.
java hoe iterator te gebruiken
Heeft u een vraag voor ons? Noem ze in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.
Gerelateerde berichten:
7 manieren waarop big data-training uw organisatie kan veranderen