Zašto bi inženjer za ispitivanje softvera trebao naučiti tehnologije velikih podataka i Hadoop ekosustava?

Otkrijte zašto inženjer za testiranje softvera mora naučiti Big Data i Hadoop te kako mu obuka za Big Data i Hadoop certifikat mogu pomoći u spajanju najboljih poslova za Big Data.

Proces testiranja razumljivo je najvažniji aspekt svake softverske domene. Uloga inženjera ispitivanja proširuje se na različite domene kada se organizacija odluči prilagoditi poboljšanoj tehnologiji. U ovom postu na blogu razgovarajmo zašto bi inženjer softverskog testiranja trebao naučiti tehnologije velikih podataka i ekosustava Hadoop.

Ako ste novi u svijetu Big Data / Hadoop, pregledajte neke od naših postova na , i





Krenimo izravno na glatke detalje ove teme

Zašto bi inženjer za testiranje softvera trebao učiti Big Data i Hadoop?

Rast karijere:



Inženjer za testiranje softvera uči Big Data i Hadoop

Gornji grafikon sam po sebi objašnjava. To jasno pokazuje da su stope rasta poslova povezanih s Hadoopom znatno veće od onih kod poslova testiranja softvera. Maksimalna stopa rasta poslova vezanih uz testiranje softvera iznosi približno 1,6%, ali stopa rasta poslova testiranja temeljenih na Hadoopu iznosi nevjerojatnih 5% (približno.)

type casting u javi s primjerom

80% ljudi koji uče Hadoop potječu iz nerazvijenog područja. I vi možete biti jedan od njih.



Ograničenja trenutne prakse testiranja tijekom testiranja aplikacija za rješavanje problema s velikim podacima:

  • Pristupi testiranju softvera vode se podacima (poput iskrivljenosti podataka, nepodudaranja veličine skupova podataka itd.), A ne scenarija testiranja.
  • Standardni alati za podudaranje podataka (poput win diff itd.) Ne rade s velikim količinama podataka. To postaje ograničenje skupova vještina inženjera za testiranje softvera.

Za podatke srednje veličine podaci se mogu izložiti kao HBase tablice i provjeriti iz ulaznih podataka primjenom poslovne logike na malom skupu ulaza.

Za velike podatke, tehnike velikih podataka pružaju inženjerima jedinstvene skupove vještina koji se koriste za testiranje velikih i složenih skupova podataka i pronalaze brojne mogućnosti u području meteorologije, genomike, konekomike, složenih fizikalnih simulacija te bioloških i ekoloških istraživanja.

Stanje područja ispitivanja - Mišljenja stručnjaka:

Scott Barber, poznati ispitivač, govornik i pisac na temu koja se odnosi na testiranje, specijaliziran za područje ispitivanja performansi sustava je citirao neke zaista moćne i utjecajne riječi o trenutnoj situaciji na polju ispitivanja.

Brojni su razgovori o različitim društvenim medijima o mogućnosti da testiranje postane „umiruća profesija“ i Scott se slaže da je testiranje kao profesija usred dramatične transformacije.

Pa, ta je izjava bila dovoljno dramatična, pogledajmo činjenice i uvjerite se što se događa na polju Testiranje.

Pogled na profil posla Hadoop / Big Data Tester:

Ispod je zahtjev koji određena organizacija postavlja za potrebe svog Hadoop testera:

Gledajući gornji zahtjev, možemo vidjeti da su vještine testiranja u velikoj mjeri potrebne i čine temelj ovog profila posla. Sada je sve što je potrebno od inženjera softverskog testiranja da postane Big Data ili Hadoop Tester je da se nadogradi s Big Data / Hadoop vještinama.

Koliko je jednostavno prijeći na Hadoop / Big Data:

  • Na Javu ili ne na Javu - Fleksibilnost izbora:

Za one koji su stručnjaci za Javu, prijelaz je kolač kao i programski okvir otvorenog koda zasnovan na Javi. Ovdje korištene skripte MapReduce napisane su na Javi. Sad je prilično očito da je za rad na Hadoopu neophodno znanje u Javi.

Izgovarajući gore navedeno, ne znači da je pred stručnjacima koji nisu Java pred nama težak put. Ljepota Hadoopa je u tome što ima niz alata koje a 'Ne-Java' stručnjak može koristiti. Neki od Hadoop alata poput Hive, Pig i Sqoop ne zahtijevaju Java znanje jer se u velikoj mjeri oslanjaju na SQL.

  • Zajedničke vještine i aplikacijske platforme između stručnjaka za testiranje i profesionalca Hadoop-a:

Ideja o preseljenju iz zone komfora u novu domenu poput Big Data / Hadoop u početku bi mogla biti malo porazna. Ali treba shvatiti da se testiranje i Hadoop međusobno ne isključuju. Evo popisa vještina i platformi koje se među njima koriste mogu se koristiti prema http://www.itjobswatch.co.uk . Jedna ili više ovih vještina također se mogu koristiti u skladu s vještinama velikih podataka i Hadoop-a. Dakle, olakšavajući lagani prijelaz.

Dobar inženjer za ispitivanje posjeduje oštre analitičke vještine, snažnu tehničku vještinu, sjajan stav, orijentiran na detalje i spremnost za učenje. To su točne osobine potrebne svima da bi se prebacio na Hadoop. Nepobitno je da se testiranje pretvara, ali to neće biti kraj. No s vremenima koja se mijenjaju, razborito je ploviti visokim valom - Hadoop, uzimajući u obzir sve njegove značajke i fleksibilnost.

Još uvijek niste uvjereni da možete naučiti Hadoop? Ne vjerujte nikome. Procijenite sami. Kliknite ispod kako biste pogledali uzorak snimke klase Big Data i Hadoop klase koju je vodio Edureka.

Imate pitanje za nas? Spomenite ih u odjeljku za komentare i javit ćemo vam se.

binarni u decimalni pretvarač java

Vezane objave:

7 načina kako trening velikih podataka može promijeniti vašu organizaciju