テストプロセスは、当然のことながら、ソフトウェアドメインの最も重要な側面です。組織が改善されたテクノロジーに適応することを選択した場合、テストエンジニアの役割はさまざまなドメインに広がります。このブログ投稿では、ソフトウェアテストエンジニアがビッグデータとHadoopエコシステムテクノロジーを学ぶ必要がある理由について説明しましょう。
ビッグデータ/ Hadoopの世界に慣れていない場合は、次の投稿をご覧ください。 、 そして
このトピックの本質的な詳細に直接取り掛かりましょう
ソフトウェアテストエンジニアがビッグデータとHadoopを学ぶ必要があるのはなぜですか？
キャリアの成長：
上記のチャートは自明です。これは、Hadoop関連のジョブの成長率がソフトウェアテストジョブの成長率よりもはるかに高いことを明確に示しています。ソフトウェアテスト関連のジョブの最大成長率は約1.6％ですが、Hadoopベースのテストジョブの成長率はなんと5％です（約）。
Hadoopを学ぶ人の80％は、開発以外のバックグラウンドを持っています。あなたもその一人になることができます。
ビッグデータの問題を解決するためにアプリケーションをテストする際の現在のテスト方法の制限：
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- ソフトウェアテストのアプローチは、テストシナリオではなく、データ（データの歪度、データセットのサイズの不一致など）によって推進されます。
- 標準のデータ照合ツール（win diffなど）は、大量のデータでは機能しません。これは、ソフトウェアテストエンジニアのスキルセットに対する制限になります。
中規模のデータの場合、データはHBaseテーブルとして公開され、小さな入力セットにビジネスロジックを適用することで、入力データセットから検証できます。
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大規模データの場合、ビッグデータ技術は、大規模で複雑なデータセットのテストに使用される独自のスキルセットをエンジニアに提供し、気象学、ゲノミクス、コネクトミクス、複雑な物理シミュレーション、生物学的および環境的研究の分野で多くの機会を見つけます。
テスト分野の状態–専門家の意見：
システムパフォーマンステストの分野に特化したテスト関連トピックに関する有名なテスター、スピーカー、ライターであるスコットバーバー テスト分野の現在の状況について、いくつかの非常に強力で影響力のある言葉を引用しています。
テストが「死にゆく職業」になる可能性について、さまざまなソーシャルメディアで多くの話し合いがあり、スコットは、職業としてのテストが劇的な変革の真っ只中にあることに同意します。
さて、その声明は十分に劇的でした。事実を見て、テスト分野で何が起こっているかを自分で確かめましょう。
Hadoop /ビッグデータテスターのジョブプロファイルを見る：
以下は、特定の組織がHadoopテスターの要件に対して課した要件です。
上記の要件を見ると、テストスキルが大部分必要であり、このジョブプロファイルの基盤を形成していることがわかります。さて、ソフトウェアテストエンジニアがビッグデータまたはHadoopテスターになるために必要なのは、ビッグデータ/ Hadoopスキルで自分自身を更新することだけです。
Hadoop /ビッグデータに移行するのは簡単です。
- JavaへまたはJavaへ– 選択の柔軟性：
Javaの専門家にとって、移行はオープンソースのJavaベースのプログラミングフレームワークと同様に簡単なことです。ここで使用されるMapReduceスクリプトはJavaで書かれています。さて、Hadoopで作業するには、Javaの知識が不可欠であることは明らかです。
上記のことを言っても、Java以外の専門家が大まかな道のりを進んでいるという意味ではありません。 Hadoopの優れている点は、さまざまなツールを備えていることです。 「非Java」 専門家が使用できます。 Hive、Pig、Sqoopなどの一部のHadoopツールは、SQLに大きく依存しているため、Javaの知識を必要としません。
- テストの専門家とHadoopの専門家の間で共有されるスキルとアプリケーションプラットフォーム：
快適ゾーンからビッグデータ/ Hadoopのような新しいドメインに移行するというアイデアは、最初は少し圧倒されるかもしれません。ただし、TestingとHadoopは相互に排他的ではないことを理解する必要があります。これらの間で使用されるスキルとプラットフォームのリストは、次のように使用できます。 http://www.itjobswatch.co.uk 。これらのスキルの1つ以上は、ビッグデータおよびHadoopスキルと連携して使用することもできます。したがって、スムーズな移行が容易になります。
日付文字列を日付に変換する
優れたテストエンジニアは、鋭い分析スキル、強力な技術スキル、優れた態度、細部に気を配り、学ぶ意欲を持っています。これらは、誰もがHadoopに切り替えるために必要な正確な特性です。テストが変革を遂げていることは反論の余地がありませんが、それが終わりになることはありません。しかし、時代の変化に伴い、そのすべての機能と柔軟性を考慮すると、Hadoopという高波を航海することが賢明です。
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