Miks peaks tarkvara testimise insener õppima Big Data ja Hadoop ökosüsteemi tehnoloogiaid?

Siit saate teada, miks tarkvaratestimise insener peab õppima Big Data'i ja Hadoopi ning kuidas Big Data koolitus ja Hadoopi sertifitseerimine aitab tal Big Data töökohti pakkida.

Testimisprotsess on arusaadavalt mis tahes tarkvaradomeeni kõige olulisem aspekt. Testiva inseneri roll laieneb erinevatele domeenidele, kui organisatsioon otsustab end täiustatud tehnoloogiaga kohandada. Selles blogipostituses arutleme, miks peaks tarkvara testimise insener õppima Big Data ja Hadoop ökosüsteemi tehnoloogiaid.

Kui olete Big Data / Hadoopi maailmas uus, vaadake läbi mõned meie postitused , ja



Läheme otse selle teema nõtkete detailide juurde

pakettide kasutamine javas

Miks peaks tarkvara testimise insener õppima Big Data ja Hadoopi?

Karjääri kasv:



Tarkvara testimise insener õpib Big Data ja Hadoop

Ülaltoodud diagramm on enesestmõistetav. See näitab selgelt, et Hadoopiga seotud tööde kasvutempo on palju suurem kui tarkvara testimistööde puhul. Tarkvaraga testimisega seotud töökohtade maksimaalne kasvumäär on umbes 1,6%, kuid Hadoopi-põhiste testimistööde kasvumäär on tohutu 5% (umbes).

80% inimestest, kes õpivad Hadoopi, on pärit arenguvälisest taustast. Ka sina võid olla üks neist.



Praeguste testimistavade piirangud rakenduste testimisel Big Data probleemide lahendamiseks:

  • Tarkvara testimise lähenemisviise juhivad pigem testimisstsenaariumid (näiteks andmete vildavus, andmekogumite suuruse mittevastavus jne).
  • Andmete sobitamise standardsed tööriistad (nt win diff jne) ei tööta suure andmemahuga. Sellest saab tarkvara testimise inseneri oskuste kogumi piirang.

Keskmise suurusega andmete puhul saab andmeid kuvada HBase-tabelitena ja kontrollida sisendandmekogumite põhjal, rakendades äriloogikat väikeses sisendis.

androidistuudio õpetused algajatele

Suuremahuliste andmete jaoks pakuvad suurandmete tehnikad inseneridele ainulaadseid oskuste kogumeid, mida kasutatakse suurte ja keeruliste andmekogumite testimiseks, ning leiavad arvukalt võimalusi meteoroloogia, genoomika, konnekoomika, keeruka füüsikasimulatsiooni ning bioloogiliste ja keskkonnauuringute valdkonnas.

Katsevaldkond - ekspertarvamused:

Scott Barber, tunnustatud testija, esineja ja testimisega seotud teema kirjutaja, kes on spetsialiseerunud süsteemi jõudlustestimisele on tsiteerinud tõeliselt võimsaid ja mõjuvaid sõnu testimise välja praeguse olukorra kohta.

Erinevatest sotsiaalsetest meediumitest on räägitud arvukalt testimise võimalusest saada 'surevaks ametiks' ja Scott nõustub, et testimine kui elukutse on dramaatilise muutuse keskel.

Noh, see väide oli piisavalt dramaatiline, heitkem pilk faktidele ja vaadake ise, mis valdkonnas Testing toimub.

Pilk Hadoopi / suurandmete testija tööprofiilile:

Allpool on nõue, mille teatud organisatsioon on esitanud oma Hadoopi testeri nõudele:

Ülaltoodud nõuet vaadates näeme, et testimisoskused on suuresti vajalikud ja moodustavad selle tööprofiili aluse. Nüüd on tarkvara testimise inseneril Big Data või Hadoop Testeriks saamiseks vaja ainult end värskendada Big Data / Hadoop oskustega.

Kui lihtne on minna üle Hadoop / Big Data-le:

  • Java-le või mitte Java-le - Paindlikkus valida:

Neile, kes on Java eksperdid, on üleminek tordikäik nagu avatud lähtekoodiga Java-põhine programmeerimisraamistik. Siin kasutatud MapReduce skriptid on kirjutatud Java keeles. Nüüd on üsna ilmne, et Hadoopiga töötamiseks on Java-teadmised hädavajalikud.

kuidas javas topelt int-le valada

Eeltoodu öeldes ei tähenda see, et Java-välistel ekspertidel on ees raske teekond. Hadoopi ilu on see, et sellel on hulk tööriistu, mis a 'Muu kui Java' ekspert saab kasutada. Mõned Hadoopi tööriistad nagu Hive, Pig ja Sqoop ei vaja Java-teadmisi, kuna nad tuginevad suuresti SQL-ile.

  • Jagatud oskused ja rakendusplatvormid testiva ja Hadoopi spetsialisti vahel:

Idee liikuda mugavustsoonist välja uuele domeenile nagu Big Data / Hadoop võib esialgu olla veidi ülekaalukas. Kuid tuleb mõista, et Testing ja Hadoop ei välista üksteist. Siin on loetelu oskustest ja platvormidest, mida nende vahel saab kasutada, saab vastavalt kasutada http://www.itjobswatch.co.uk . Üht või mitut neist oskustest saab kasutada ka Big Data ja Hadoop oskustega joondamisel. Seega on sujuva ülemineku hõlbustamine lihtsam.

Hea testimisinsener omab teravaid analüüsioskusi, tugevaid tehnilisi oskusi, suurepärast suhtumist, detailidele orienteeritust ja valmisolekut õppida. Need on täpsed omadused, mida keegi vajab Hadoopi kasutusele võtmiseks. On vaieldamatu, et testimine on muutumises, kuid see ei ole veel selle lõpp. Kuid muutuvate aegade korral on mõistlik purjetada kõrgel lainel - Hadoopil, arvestades kõiki selle omadusi ja paindlikkust.

Kas pole ikka veel veendunud, et saate Hadoopi õppida? Ära usalda kedagi. Kohtunik ise. Klõpsake allpool, et vaadata Edureka poolt läbi viidud Big Data ja Hadoopi klassi näidisklassi salvestust.

Kas teil on meile küsimus? Mainige neid kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust.

Seonduvad postitused:

7 viisi, kuidas Big Data koolitus võib teie organisatsiooni muuta