大数据产品自动化测试
大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
一、Hadoop
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
十、Tableau Public
1、什么是Tableau Public -大数据分析工具
这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。
2、Tableau Public的使用
您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什么是OpenRefine - 数据分析工具
以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用
十二、KNIME
1、什么是KNIME - 数据分析工具
KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。
2、KNIME的用途
不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
数据可视化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什么是Google Fusion Tables
对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。
十四、NodeXL
1、什么是NodeXL
它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。
2、NodeXL的用途
这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：
数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。
3、NodeXL的局限性
您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什么是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?
十六、Google搜索运营商
1、什么是Google搜索运营商
它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。
2、Google搜索运算符的使用
更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。
十七、Excel解算器
1、什么是Excel解算器
Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。
2、求解器的使用
Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。
3、求解器的局限性
不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什么是Dataiku DSS
这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成
以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：
1、前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。
2、数据仓库
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、数据集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
当然学大数据分析也有很多坑：
《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》
『贰』 python自动化是做什么的
在人工智能+大数据的飞速发展的大环境下，Python开发语言日渐火爆，Python自动化测试也将逐渐取代传统的软件测试，它属于后起之秀，吸取了功能、性能、接口、自动化等专项测试领域的优点；以后将在多个领域渐渐成为国内大部分质量控制、质量管理的首选，并且目前已有很多公司使用Python自动化测试框架，不久的将来一定是Python自动化测试的天下。
『叁』 python就业方向有哪些薪资高吗
开发，数据分析，人工智能方面，北京薪资一般10k起。
『肆』 为什么需要用webservice进行自动化测试
SOAPUI的使用之前介绍的有两方面。这里先介绍第一种测试。
就是对schema及Response XML的验证，这里主要的流程是：
第一步，将resource对应到您相应要测的XSD文件，也可有WSDL或者WADL加载生成。然后加入对应比较的resouce源，即响应response的URL。
第二步，比较相应的XML和XSD。比较方法有两种。
第一种方法是讲对应的XSD和Response XML利用JAVA程序进行比较，对应的读XML的方法有多种，SAX，DOM，JDOM，4JDOM等等，您可以选择相应的进行比较。之中4JDOM对XPATH支持，并且其的算法支持大数据量，性能比较好。
下面是对应test case RESPONSE的获得：
def step = testRunner.testCase.testSteps["XXXX"]
def result = step.testRequest.response.contentAsString
第二种方法是用SOAPUI支持的groovy语言进行比较，以下有个简单的实例，您可以扩展：
import javax.xml.XMLConstants
import javax.xml.transform.stream.StreamSource
import javax.xml.validation.SchemaFactory
def factory = SchemaFactory.newInstance(XMLConstants.W3C_XML_SCHEMA_NS_URI)
def schema = factory.newSchema(new StreamSource(new StringReader(XSDFILEREADERXX)))
def validator = schema.newValidator( )
validator.validate(new StreamSource(new StringReader(XMLFILEREADERXXXXXX)))
第三步，这里您能在每个test case的界面设置相应的assert点，您也能在后台的groovy语言进行assert。
在groovy脚本中您能使用相应的IO操作进行对测试结果的输出，这里项目中使用对应的txt文档配置需要测试的测试用例，并对测试结果进行输出，报错机制要完善哦，呵呵。
『伍』 自动化测试一般有什么优势
Symbio自动化测试相对于手工测试优点如下：
1、可以模拟人工测试，减少重复机械的测试工作量，大量用于回归测试；
2、可以提高测试精度，例如进行大数据量的正确性校验；
3、进行人工难以执行的测试，例如单元测试、统计测试覆盖率等等；
4、用于模拟多线程的并发；
5、更好地利用资源。将繁琐的任务自动化。
6、测试具有一致性和可重复性。
7、测试的复用性。由于自动测试通常采用脚本技术，领测认为这样就有可能只需要做少量的甚至不做修改，实现在不同的测试过程中使用相同的用例。
8、增加软件信任度。
『陆』 2020年软件测试好找工作吗
能不能找到工作，还要看学的 怎么样，以及你的沟通能力的，在顶测学的一般都没什么问题的，除了教技术，做项目，还有语言表达，与人沟通这块，都挺不错的，我就是在那里学的。
『柒』 IT行业哪个职位最有前途
计算机这个有好多方向，看你想学啥了 设计，平面设计 ，动漫设计 还有软件开发啥的 计算机工资待遇不用担心，好行业。
『捌』 如果只会Python可以找到工作
Python发展势头强劲，越来越多的公司加大了对Python开发人才的招聘。不少人看好Python的发展，纷纷前来学习Python。
Python的就业怎么样，我们一起来看看
目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。除了Web方面比起Java、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。就拿测试领域来说，编写自动化测试脚本，不管是UI自动化，还是接口自动化，用Python写脚本也是相当普遍的，并且通过pytest生成精美的allure测试报告，整个流程也都非常的顺。
就业方向一：Web前后端开发（Python开发工程师）
豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python，Web开发在国内的发展也是很不错的因为Python的Web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码，非常的简洁。
就业方向二：运维自动化开发
运维也不陌生，最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
就业方向三：数据抓取（Python爬虫工程师）
现在学习Python的人员当中很大一部分的人是在学习爬虫，这也是Python的一大优势之一，最早用Python做网络爬虫的是谷歌。为什么要用Python写爬虫？
跨平台，对Linux和windows都有不错的支持。
科学计算，数值拟合：Numpy，Scipy
可视化：2d：Matplotlib(做图很漂亮), 3d: Mayavi2
复杂网络：Networkx
统计：与R语言接口：Rpy
就业方向四：数据分析&挖掘（数据分析&数据挖掘工程师）
Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。
以上可以看出，学习Python就业还是非常的广泛，希望我的回答对你有所帮助