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大数据测试技术研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]长安大学电子与控制工程学院,西安710064, [2]长安大学信息工程学院,西安710064, [3]IBM中国系统与科技开发中心,西安710068
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51308057);国家教育部创新团队发展计划资助项目(IRT1050);国家交通运输部基础研究资助项目(2010-319-812-080);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JQ8354);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CHD2011TD018);中国博士后科学基金面上资助项目(2014M550475)
中文摘要:

在对大数据分析平台研究的基础上,根据国内外大数据测试的研究现状和在交通信息大数据分析平台测试中遇见的问题,对大数据测试技术进行了深入研究.首先分析了大数据测试的特点和难点,分析了在Hadoop处理过程各个阶段测试的主要特点与挑战;然后从功能测试和非功能测试两个方面,分析了大数据分析系统的测试方法.针对于大数据的“4V”特性,分析了测试的难点和解决方案,分析了对于具体业务背景的大数据分析系统在测试前期需要的准备工作和测试环境的搭建要注意的问题;讨论了现有的大数据测试基准及大数据测试中常用的测试工具;分析了大数据自动化测试的技术框架,并研究了在此框架内需解决的关键技术.最后分析讨论了大数据测试技术值得进一步研究的主题.

英文摘要:

This paper intensively studied the big data testing technique according to the test problems in big data analysis platform for traffic information.Firstly it analyzed the characteristics and difficulties of big data testing,as well as the main characteristics and challenges of testing in each Hadoop processing stage.Secondly,it analyzed the testing method for big data analytics system from two aspects of functional testing and non-functional testing.Thirdly,according to the "4V" characteristics of big data,this paper analyzed the difficulties and solutions for testing,the preparations needed for big data analytics system testing under specific business background and issues of setup of testing environment.Fourthly,it gave out the existing benchmarking and common test tools for big data.Then,it analyzed the automatic testing framework for big data and studied the key techniques demanded to solve on the framework.Finally,it discussed the big data testing technology should be worth further research.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049