Tutorial de Teste de Big Data: O que é, Estratégia e Como testar

Por: Prafulla Ranadive Prafulla Ranadive
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O Big Data Testing verifica se uma aplicação de big data processa terabytes de dados de forma correta, rápida e segura, combinando validação de preparação de dados, validação de MapReduce e validação de saída com verificações de arquitetura e desempenho em um cluster Hadoop distribuído.

  • 🔘 Foco principal: O que é validado é o processamento de dados em todo o cluster, e não as funcionalidades individuais do produto.
  • ☑️ Três fases: O preparo de dados, o MapReduce e a validação de saída fazem parte de cada ciclo de teste do Hadoop.
  • ✅ Qualidade dos dados em primeiro lugar: A conformidade, a exatidão, a duplicação, a consistência, a validade e a integridade são verificadas antes dos testes da aplicação.
  • 🧪 ArchiA textura importa: Os serviços de desempenho e failover confirmam que o cluster sobrevive à falha de um nó sem perda de capacidade.
  • 🛠️ Parâmetros de ajuste: São analisados ​​o layout de armazenamento, os registros de commits, a concorrência, o cache, os tempos limite e as configurações da JVM.
  • ⚠️ Desafios conhecidos: A falta de habilidades em automação, a latência das máquinas virtuais e os enormes conjuntos de dados complicam os testes de Big Data.
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Tutorial sobre testes de Big Data, abordando estratégia, fases de teste do Hadoop e testes de desempenho.

O que é teste de Big Data?

O teste de Big Data é um processo de teste de uma aplicação de Big Data para garantir que todas as suas funcionalidades operem conforme o esperado. O objetivo do teste de Big Data é assegurar que o sistema de Big Data funcione de forma fluida e sem erros, mantendo o desempenho e a segurança.

Big Data é uma coleção de grandes conjuntos de dados que não podem ser processados ​​usando técnicas tradicionais de computação. O processamento desses conjuntos de dados envolve diversas ferramentas, técnicas e estruturas. Big Data se refere à criação, armazenamento, recuperação e análise de dados em volumes, variedades e velocidades notáveis. Você pode aprender mais sobre Big Data, Hadoop e MapaReduzir antes de começar os testes.

O que é estratégia de teste de Big Data?

Testar uma aplicação de Big Data consiste mais em verificar seu processamento de dados do que em testar as funcionalidades individuais do software. Quando se trata de testes de Big Data, os testes de desempenho e funcionais são essenciais.

Em uma estratégia de teste de Big Data, os engenheiros de QA verificam o processamento bem-sucedido de terabytes de dados usando um cluster comercial e outros componentes de suporte. Isso exige um alto nível de habilidades de teste, pois o processamento é muito rápido. O processamento pode ser de três tipos:

  • Processamento em lote: Os dados armazenados são processados ​​de acordo com um cronograma, portanto, os testes visam a conclusão e a precisão das tarefas.
  • Processamento em tempo real: Os registros são processados ​​assim que chegam, portanto os testes visam a latência e a perda de dados.
  • Processamento interativo: Os analistas fazem consultas diretamente, portanto os testes visam o tempo de resposta de consultas ad hoc.

O diagrama abaixo resume a estratégia.

Diagrama da estratégia de teste de Big Data mostrando os tipos de processamento de dados verificados pelos engenheiros de controle de qualidade.

Além disso, a qualidade dos dados também é um fator importante nos testes do Hadoop. Antes de testar a aplicação, é necessário verificar a qualidade dos dados, e isso deve ser considerado parte integrante dos testes de banco de dados. Isso envolve a verificação de várias características, como conformidade, precisão, ausência de duplicação, consistência, validade, integridade dos dados, etc. A seguir, neste tutorial de testes do Hadoop, aprenderemos como testar aplicações Hadoop.

Como testar aplicações Hadoop

A figura a seguir fornece uma visão geral de alto nível das fases de teste de aplicações de Big Data.

Fases de alto nível para teste de aplicações Big Data em um cluster Hadoop

Os testes de Big Data, ou testes de Hadoop, podem ser divididos em três etapas principais.

Etapa 1: Validação de teste de dados

O primeiro passo neste tutorial de Teste de Big Data é chamado de estágio pré-Hadoop e envolve a validação do processo.

  • Os dados provenientes de diversas fontes, como SGBDs relacionais, registros da web, mídias sociais, etc., devem ser validados para garantir que os dados corretos sejam inseridos no sistema.
  • Comparar os dados de origem com os dados enviados ao sistema Hadoop para garantir que eles correspondam
  • Verifique se os dados corretos estão corretos.trace carregado no correto HDFS local

Ferramentas como Talend O Datameer pode ser usado para validação e preparação de dados.

Etapa 2: Validação “MapReduce”

A segunda etapa é a validação do “MapReduce”. Nesta fase, o testador de Big Data verifica a validação da lógica de negócios em cada nó e, em seguida, valida-a novamente após a execução em vários nós, garantindo que:

  • O processo MapReduce funciona corretamente.
  • Regras de agregação ou segregação de dados são implementadas nos dados
  • Pares de valores-chave são gerados
  • Validação dos dados após o processo MapReduce

Etapa 3: Fase de validação de saída

O último ou terceiro estágio do teste do Hadoop é o processo de validação de saída. Os arquivos de dados de saída são gerados e prontos para serem movidos para um EDW (Enterprise Data Warehouse) ou qualquer outro sistema baseado na necessidade.

As atividades da terceira etapa incluem:

  • Para verificar se as regras de transformação foram aplicadas corretamente
  • Para verificar a integridade dos dados e o carregamento de dados bem-sucedido no sistema de destino
  • Para verificar se não há corrupção de dados comparando os dados de destino com os dados do sistema de arquivos HDFS

ArchiTeste de arquitetura

A atenção agora se desloca dos dados para o cluster que os contém.

O Hadoop processa volumes de dados muito grandes e consome muitos recursos. Portanto, os testes de arquitetura são cruciais para garantir o sucesso do seu projeto de Big Data. Um sistema mal projetado ou projetado incorretamente pode levar à degradação do desempenho e não atender aos requisitos. No mínimo, atuação E os serviços de teste de failover devem ser executados em um ambiente Hadoop.

Os testes de desempenho incluem a verificação do tempo de conclusão das tarefas, utilização da memória, taxa de transferência de dados e outras métricas de sistema semelhantes. O objetivo do serviço de teste de failover é garantir que o processamento de dados ocorra sem interrupções em caso de falha dos nós de dados.

Teste de Desempenho

Os testes de desempenho para Big Data abrangem três áreas principais.

  • Ingestão e processamento de dados: Nesta etapa, o testador de Big Data verifica a velocidade com que o sistema consegue consumir dados de diversas fontes. O teste envolve identificar a quantidade de mensagens que a fila consegue processar em um determinado período. Também inclui a velocidade com que os dados podem ser inseridos no armazenamento de dados subjacente, por exemplo, a taxa de inserção em um banco de dados. MongoDB e Cassandra base de dados.
  • Processamento de dados: Isso envolve verificar a velocidade com que as consultas ou tarefas MapReduce são executadas. Também inclui testar o processamento de dados isoladamente, quando o armazenamento de dados subjacente está preenchido com os conjuntos de dados. Por exemplo, executar tarefas MapReduce no HDFS subjacente.
  • Desempenho dos subcomponentes: Esses sistemas são compostos por múltiplos componentes, e é essencial testar cada um deles isoladamente. Por exemplo, a velocidade de indexação e consumo de mensagens, tarefas MapReduce, desempenho de consultas, buscas, etc.

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Abordagem de teste de desempenho

O teste de desempenho para uma aplicação de Big Data envolve o teste de enormes volumes de dados estruturados e não estruturados, e requer uma abordagem de teste específica para testar esses dados massivos.

O fluxo de trabalho abaixo mostra a sequência que um teste de desempenho segue.

Fluxo de trabalho da abordagem de teste de desempenho, desde a configuração do cluster de Big Data até a configuração ideal.

Os testes de desempenho são executados nesta ordem.

  1. O processo começa com a configuração do cluster de Big Data, que será testado quanto ao desempenho.
  2. Identifique e projete cargas de trabalho correspondentes
  3. Preparar clientes individualmente (roteiros personalizados são criados).
  4. Execute o teste e analise os resultados (se os objetivos não forem atingidos, ajuste o componente e execute novamente).
  5. Configuração ideal

Parâmetros para testes de desempenho

Diversos parâmetros a serem verificados para testes de desempenho são:

  • Armazenamento de dados: Como os dados são armazenados em diferentes nós
  • Registros de commits: O tamanho máximo que o log de commits pode atingir.
  • Simultaneidade: Quantas threads podem executar operações de escrita e leitura?
  • Cache: Ajuste as configurações de cache “row cache” e “key cache”.
  • Tempos limite: Valores para tempo limite de conexão, tempo limite de consulta, etc.
  • Parâmetros da JVM: Tamanho do heap, algoritmos de coleta de lixo, etc.
  • Desempenho do MapReduce: Classifica, mescla, etc.
  • Fila de mensagens: Taxa de mensagens, tamanho, etc.

Necessidades do ambiente de teste

As necessidades do ambiente de teste dependem do tipo de aplicação que você está testando. Para testes de software de Big Data, o ambiente de teste deve abranger o seguinte:

  • Deve ter espaço suficiente para armazenamento e processamento de uma grande quantidade de dados.
  • Deve ter um cluster com nós e dados distribuídos
  • Deve ter utilização mínima de CPU e memória para manter o desempenho alto e testar o desempenho do Big Data

Testes de Big Data versus testes de banco de dados tradicionais

A tabela abaixo compara as duas disciplinas propriedade por propriedade.

Propriedades Teste de banco de dados tradicional Teste de Big Data
Dados O testador trabalha com dados estruturados. O testador funciona com dados estruturados e não estruturados
Abordagem de teste A abordagem de teste é bem definida e testada ao longo do tempo A abordagem de teste requer esforços concentrados de P&D
Estratégia de teste O testador tem a opção de realizar a estratégia de "Amostragem" manualmente ou a estratégia de "Verificação Exaustiva" por meio de uma ferramenta de automação. A estratégia de “amostragem” em Big Data é um desafio.
Infraestrutura Não requer um ambiente de teste especial, pois o tamanho do arquivo é limitado Requer um ambiente de teste especial devido ao grande tamanho de dados e arquivos (HDFS)
Ferramentas de validação O testador utiliza macros baseadas no Excel ou ferramentas de automação baseadas em interface de usuário. Não existem ferramentas definidas; a gama é vasta, desde ferramentas de programação como MapReduce até HiveQL.
Ferramentas de teste As ferramentas de teste podem ser utilizadas com conhecimentos básicos de operação e pouco treinamento. Operar uma ferramenta de teste exige habilidades e treinamento específicos. Além disso, essas ferramentas ainda estão em fase inicial de desenvolvimento e, com o tempo, podem surgir novas funcionalidades.

Ferramentas utilizadas em cenários de Big Data

A tabela abaixo agrupa as ferramentas comuns por camada de cluster.

Big Data Cluster Ferramentas de Big Data
NoSQL: CouchDB, Bancos de dados MongoDB, Cassandra, Redis, ZooKeeper, HBase
MapReduzir: Hadoop, ColméiaPorco, Cascata, Gosma, Kafka, S4, MapR, Calha
Armazenamento: S3, HDFS (Hadoop Distributed File System)
Servidores: Elástico, Heroku, Google App Engine, EC2
Processamento: R, Yahoo! Tubos, Mechanical Turk, BigSheets, Datameer

Desafios em testes de Big Data

Três obstáculos práticos são recorrentes em quase todos os projetos de Big Data.

  • Automação: Teste de automação Para Big Data, é necessário alguém com conhecimento técnico. Além disso, as ferramentas automatizadas não estão preparadas para lidar com problemas inesperados que surgem durante os testes.
  • Virtualização: É uma das fases integrais dos testes. A latência da máquina virtual cria problemas de sincronização em testes de desempenho de Big Data em tempo real. Além disso, o gerenciamento de imagens em Big Data é complexo.
  • Conjunto de dados grande: Três pressões estão associadas ao volume.
    • Precisa verificar mais dados e fazer isso mais rápido
    • Necessidade de automatizar o esforço de teste
    • É necessário ter capacidade para realizar testes em diferentes plataformas.

Desafios de teste de desempenho

  • Conjunto diversificado de tecnologias: Cada subcomponente pertence a uma tecnologia diferente e requer testes isolados.
  • Indisponibilidade de ferramentas específicas: Nenhuma ferramenta sozinha consegue realizar testes de ponta a ponta. Por exemplo, o NoSQL pode não ser adequado para filas de mensagens.
  • Script de teste: É necessário um alto grau de conhecimento em programação para projetar cenários e casos de teste.
  • Ambiente de teste: É necessário um ambiente de teste especial devido ao grande tamanho dos dados.
  • Solução de monitoramento: Existem poucas soluções capazes de monitorar todo o ambiente.
  • Solução de diagnóstico: É necessária uma solução personalizada para identificar em detalhes as áreas que estão causando gargalos de desempenho.

Perguntas Frequentes

A qualidade dos dados é verificada como parte dos testes de banco de dados, antes do início dos testes de aplicação. Os testadores verificam a conformidade, a precisão, a ausência de duplicação, a consistência, a validade e a integridade dos dados, além de procurarem por valores nulos, problemas de codificação e deslocamentos de colunas.

A IA gera dados de teste sintéticos que espelham a produção sem expor registros privados, sinaliza anomalias no pipeline que regras fixas não detectam e prioriza quais verificações de validação executar. A revisão humana da lógica de negócios continua sendo essencial.

O Copilot e assistentes semelhantes aceleram a execução de tarefas repetitivas: consultas de comparação HiveQL, PySpark Asserções e scripts de reconciliação. Execute o código gerado primeiro em um conjunto de dados comprovadamente válido, pois uma consulta plausível pode validar as colunas erradas.

A validação de esquema confirma se os registros recebidos contêm os campos, tipos e nulidade esperados antes de chegarem ao HDFS ou a um banco de dados NoSQL. Detectar desvios de esquema na ingestão custa muito menos do que tracproduzindo resultados corrompidos posteriormente.

As equipes combinam um subconjunto mascarado amostrado da produção, registros gerados que enfatizam casos extremos, como valores nulos e discrepantes, e fluxos históricos reproduzidos. A amostragem por si só é arriscada, porque registros raros causam as falhas que valem a pena encontrar.

Os testes ETL validam cargas estruturadas em um data warehouse com ferramentas definidas e volumes previsíveis. Os testes de Big Data abrangem dados estruturados e não estruturados em um cluster distribuído, onde a validação é feita em MapReduce ou HiveQL.

Meça a taxa de ingestão em relação ao tamanho da mensagem, injete um backlog para confirmar a recuperação da fila e encerre um nó no meio do fluxo para verificar se nada foi descartado. Compare uma janela contada de eventos de origem com o coletor.

SQL e HiveQL, uma linguagem para MapReduce ou Spark É necessário conhecimento prático de HDFS e de um banco de dados NoSQL, além de experiência em criação de scripts para ambientes de teste. O raciocínio analítico é fundamental, pois não existe uma ferramenta única que atenda a todas as necessidades do processo.

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