Per què un enginyer de proves de programari hauria d’aprendre les tecnologies de l’ecosistema Big Data i Hadoop?

Esbrineu per què un enginyer de proves de programari ha d’aprendre Big Data i Hadoop i com la formació en Big Data i la certificació Hadoop poden ajudar-lo a ocupar els millors llocs de treball de Big Data.

El procés de proves és comprensiblement l’aspecte més important de qualsevol domini de programari. El rol d'Enginyer de proves s'estén a diferents dominis quan l'organització opta per adaptar-se a una tecnologia millorada. En aquesta entrada del blog, analitzem per què un enginyer de proves de programari hauria d’aprendre les tecnologies dels ecosistemes Big Data i Hadoop.



Si sou nou al món del Big Data / Hadoop, consulteu algunes de les nostres publicacions a , i



Anem directament als detalls nítids d’aquest tema

Per què un enginyer de proves de programari hauria d’aprendre Big Data i Hadoop?

Creixement professional:



L’enginyer de proves de programari aprèn Big Data i Hadoop

El gràfic anterior s’explica per si mateix. Mostra clarament que la taxa de creixement del treball relacionat amb Hadoop és molt superior a la de les proves de programari. La taxa màxima de creixement dels llocs de treball relacionats amb les proves de programari és d'aproximadament l'1,6%, però la taxa de creixement dels llocs de treball basats en Hadoop és del 5% (aproximadament).

El 80% de les persones que aprenen Hadoop provenen d’un entorn sense desenvolupament. Tu també en pots ser un.



com utilitzar la subcadena en sql

Limitacions de les pràctiques de proves actuals mentre es proven aplicacions per resoldre problemes de Big Data:

  • Els enfocaments de proves de programari es basen en les dades (com la desviació de les dades, la mida dels conjunts de dades, etc.) en lloc dels escenaris de prova.
  • Les eines estàndard de coincidència de dades (com ara win diff, etc.) no funcionen amb grans volums de dades. Això es converteix en una limitació per als conjunts d’habilitats de l’enginyer de proves de programari.

Per a dades de mida mitjana, les dades es poden exposar com a taules HBase i verificar-les a partir del conjunt de dades d’entrada aplicant la lògica de negoci a un conjunt petit d’entrada.

Per a dades a gran escala, les tècniques de Big Data proporcionen als enginyers conjunts d’habilitats únics que s’utilitzen per provar conjunts de dades grans i complexos i trobar nombroses oportunitats en el camp de la meteorologia, la genòmica, la connectòmica, les simulacions de física complexa i la investigació biològica i ambiental.

Camp de l'estat de les proves - Opinions dels experts:

Scott Barber, reconegut provador, orador i escriptor sobre temes relacionats amb les proves, especialitzat en l'àrea de proves de rendiment del sistema ha citat algunes paraules realment potents i impactants sobre la situació actual al camp de les proves.

Hi ha hagut nombroses xerrades sobre diferents mitjans socials sobre la possibilitat que les proves es converteixin en una 'professió moribunda' i Scott està d'acord que les proves com a professió es troben enmig d'una transformació dramàtica.

Bé, aquesta afirmació va ser prou dramàtica, donem una ullada als fets i comprovem per nosaltres mateixos què passa al camp de les proves.

Una mirada al perfil de treball de Hadoop / Big Data Tester:

A continuació es mostra un requisit establert per una determinada organització per al seu requisit Hadoop Tester:

Quan examinem el requisit anterior, podem veure que les habilitats de proves són en gran mesura necessàries i constitueixen la base d’aquest perfil laboral. Ara, tot el que es requereix d’un enginyer de proves de programari per convertir-se en Big Data o en Hadoop Tester és actualitzar-se amb habilitats de Big Data / Hadoop.

c ++ sort ()

Què tan fàcil és canviar a Hadoop / Big Data:

  • A Java o no a Java - Flexibilitat per triar:

Per a aquells que són experts en Java, la transició és un passeig de pastissos, així com un marc de programació de codi obert basat en Java. Els scripts MapReduce que s’utilitzen aquí s’escriuen en Java. Ara, és bastant obvi que per treballar a Hadoop és imprescindible el coneixement a Java.

En dir això, no vol dir que els experts que no siguin Java tinguin un viatge difícil per endavant. La bellesa d’Hadoop és que té una sèrie d’eines que a 'No Java' pot utilitzar un expert. Algunes de les eines d’Hadoop com Hive, Pig i Sqoop no requereixen coneixements de Java, ja que depenen en gran mesura de SQL.

  • Competències compartides i plataformes d'aplicacions entre un professional de proves i un professional d'Hadoop:

La idea de passar de la zona de confort a un nou domini com Big Data / Hadoop pot ser una mica aclaparadora al principi. Però cal adonar-se que Testing i Hadoop no s’exclouen mútuament. A continuació, es mostra una llista d’habilitats i plataformes que s’utilitzen entre elles http://www.itjobswatch.co.uk . Una o més d’aquestes habilitats també es poden utilitzar per alinear-se amb les habilitats de Big Data i Hadoop. Per tant, és més fàcil fer una transició suau.

Un bon enginyer de proves posseeix fortes habilitats analítiques, forta habilitat tècnica, gran actitud, orientació als detalls i voluntat d’aprendre. Aquests són els trets exactes necessaris perquè qualsevol persona passi a Hadoop. És irrefutable que les proves s’estan transformant, però no serà el final. Però amb els temps canviants, és prudent navegar per l’ona alta: Hadoop, tenint en compte totes les seves característiques i flexibilitat.

Encara no esteu convençut que podeu aprendre Hadoop? No confieu en ningú. Jutgeu-vos. Feu clic a continuació per veure una mostra de gravació d'una classe de Big Data i Hadoop dirigida per Edureka.

Tens alguna pregunta? Esmenta’ls a la secció de comentaris i et respondrem.

Articles Relacionats:

La formació en dades de 7 maneres pot canviar la vostra organització