大数据环境下的软件测试研究

大数据的本质在于研究不同数据类型和数据集之间潜在的规律。当前的信息社会中,物联网、互联网等技术在不断创新,大数据技术与电子商务、社交、交通、医疗等行业不断融合,从而源源不断地产生了海量数据。由于大数据系统的数据特点具有数据量大、种类多样等特性,涉及的数据类型包含了各类的结构化和半结构化的数据,导致大数据应用服务系统前所未有的复杂。从而使得传统的软件测试在当前大数据环境下已经不再适用。大数据环境下的软件测试步骤分为:数据预处理验证、MapReduce验证、数据仓库验证和分析报表验证,并具体表现在数据的种类、样本、方式、测试工具的硬件需求、结果验证和测试人员专业性的差异上。如何进行有效的软件测试成为众多学者和科技人员研究关注的焦点。本文针对大数据背景下的软件测试研究对于当前软件测试的思路扩充具有借鉴意义。