大数据管理平台技术要求及测试方法是行业内的标准,涵盖了数据管理、安全性、效率等多方面要求。测试方法包括性能测试、安全性评估和兼容性检验,确保平台在各种情况下的稳定性和可靠性。
大数据管理平台技术要求及测试方法详解
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大数据系统测试挑战
大数据系统测试面临诸多挑战,包括但不限于:
数据规模庞大: 海量数据的处理对测试环境、测试数据生成以及测试执行效率提出更高要求。
系统复杂度高: 分布式架构、多样化组件以及复杂的处理流程加大了测试设计的难度。
性能要求严苛: 大数据系统通常需要满足高吞吐量、低延迟等性能指标,对性能测试提出了挑战。
大数据系统测试方法论
应对上述挑战,需要建立一套完善的大数据系统测试方法论:
测试阶段划分: 将测试过程划分为单元测试、集成测试、系统测试等不同阶段,分别针对不同层级进行验证。
测试类型选择: 根据测试目标选择合适的测试类型,例如功能测试、性能测试、可靠性测试等。
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一、架构设计
平台应采用分布式架构,具备高可用性、可扩展性和容错性,支持弹性伸缩和动态资源调度,以应对金融业务快速增长和数据量激增的挑战。
二、数据存储
平台需支持多种数据存储类型,包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等,满足结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储需求。同时,应具备数据分片、数据压缩、数据加密等功能,保障数据安全和存储效率。
三、数据处理
平台需提供高效的数据处理能力,支持批处理、流处理、交互式查询等多种数据处理模式,并提供丰富的数据处理算子,满足数据清
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数据访问层:JDBC
能力管控层:HTTP
请求鉴权:FLEX
数据处理:Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis
数据路由、适配、组合:XML、JSON
平台管理:服务、安全、事务、消息管理
展现层:Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件
存储层:HDFS、HBase
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TPC-H 专门用于评估决策支持系统在特定查询上的性能,特别是服务器在数据挖掘和分析处理方面的能力。该基准测试包含 22 个 SELECT 语句,每个语句都经过严格定义,符合 SQL-92 语法,并且不允许用户修改。TPC-H 标准从四个方面定义每个 SELECT 语句:商业问题、语法、参数和查询确认。
这些 SELECT 语句的复杂程度远超大多数实际的 OLTP 应用,单个语句的执行时间从几十秒到 15 小时以上不等,完成所有 22 个查询需要数小时。
TPC-H 测试步骤
环境搭建: 安装 Spark、Hive、Cassandra 和 Greenplum。
数据生成: 使用 dbgen
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