大数据产品的测试体系说起来复杂，但梳理下来其实也就那几件事：数据测得准、流程跑得稳、性能扛得住。这篇总结就挺全的，讲了生态、流程、类型、痛点，还有不少实践经验，思路清晰，落地性也强。对新手和有几年经验的同学都挺有。

大数据测试的知识点梳理蛮全的，从技术生态到具体测试流程都讲得挺细。比如测试流程分成准备、设计、执行、几个阶段，每一步都能落到实处，不是那种泛泛而谈的总结。

数据质量测试和性能测试是重点，完整性、准确性这些指标不说清楚，出了问题可不是小事。而且这篇里有讲到ETL 测试，关注点就是提取、转换、加载这几个环节有没有坑。

测试痛点那段真实，什么效率低、工具不够用、平台兼容问题，确实是日常容易踩的雷。还好也给了方案，像是自动化工具、专项平台这些，配起来能省不少力。

推荐资源也不少，比如DiffMerge适合做结果对比，ETL 测试设计那篇挺有思路的，还有大数据测试思维那篇帮你梳理思路，推荐。

如果你最近在搭测试体系或者想提升大数据测试的覆盖率，可以先过一遍这份总结，按图索骥去看相关的链接，踩点也少多。