Hacer data testing de Big data es sobre todo verificar el procesamiento de los datos. El rendimiento y las pruebas funcionales son la clave.
Big Data es una colección de conjuntos de datos muy grandes que no pueden ser procesados utilizando las técnicas de computación tradicionales. Testear estos conjuntos de datos supone el uso de varias herramientas, técnicas y frameworks para procesarlos. Big Data necesita la creación, almacenamiento, recuperación, y análisis de datos en un volumen, variedad y velocidad muy altos.
En Big Data testing, los ingenieros de control de calidad verifican el procesamiento exitoso de terabytes de datos utilizando cluster y otros componentes de apoyo. Esto requiere un alto nivel de habilidades de testeo ya que el procesamiento es muy rápido y puede ser además de tres tipos:
- Bach
- En tiempo real
- Interactivo
Pasos del data testing en la verificación de aplicaciones de Big Data
Big data testing puede dividirse en tres pasos:
- Paso 1- Validación de Data Staging: El primer paso de big data testing, también conocido como etapa pre-Hadoop, implica la validación del proceso:
- Los datos de varias fuentes como bases de datos relacionales, weblogs, redes sociales, etc., deben ser validados para asegurarse de que los datos correctos son insertados en el sistema.
- Se comparan los datos de origen con los datos introducidos en el sistema Hadoop para asegurarse de que coinciden.
- Se verifica que los datos correctos se extraen y cargan en la ubicación correcta.
- Paso 2 - Validación “MapReduce”: En esta etapa, el testeador verifica la validación de la lógica de negocios en cada nodo, y luego los válida después de ejecutar contra múltiples nodos, asegurando que:
- El proceso MapReduce funciona correctamente.
- Las reglas de agregación o segregación de datos se implementan en los datos.
- Se generan “Key Value pairs” (KVP).
- Se validan los datos después del proceso de MapReduce.
- Paso 3 - Fase de validación de la salida: La tercera y última etapa del Big Data testing es el proceso de validación de los resultados. Los archivos de datos de salida se generan y están listos para ser movidos a un Data Warehouse empresarial o a cualquier otro sistema basado en estos requerimientos. Las actividades en esta tercera etapa incluyen:
- Comprobar que las reglas de transformación se aplican correctamente.
- Verificar la integridad de los datos y la carga de datos exitosa en el sistema de destino.
- Comprobar que no hay corrupción de datos comparando los datos de destino con los datos del sistema de archivos HDFS.
Pruebas de arquitectura
Hadoop procesa volúmenes de datos muy grandes y requiere gran cantidad de recursos. Por lo tanto, las pruebas de arquitectura son cruciales para asegurar el éxito de tu proyecto Big Data. Un sistema mal diseñado o inadecuado puede conducir a una degradación del rendimiento, y el sistema podría fallar para cumplir con los requisitos. Los servicios de prueba deben realizarse en un entorno Hadoop.
Las pruebas de rendimiento incluyen pruebas de tiempo de finalización del trabajo, utilización de la memoria, rendimiento de datos, y métricas similares del sistema.
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Pruebas de rendimiento
Las pruebas de rendimiento de Big Data incluyen tres acciones principales:
- Data ingestion y Throughout: En esta etapa, el testeador verifica cómo de rápido es el sistema consumiendo datos de varios orígenes de datos. La prueba implica identificar diferentes mensajes que la cola puede procesar en un marco de tiempo predeterminado. También incluye la rapidez con la que los datos pueden insertarse en el almacén de datos. Por ejemplo, la tasa de inserción en la base de datos Mongo y Cassandra.
- Procesamiento de datos: Implica verificar la velocidad con la que se ejecutan las consultas o los trabajos de MapReduce. También incluye probar el procesamiento de datos de forma aislada cuando el almacén de datos se rellena dentro de los conjuntos de datos.
- Rendimiento de subcomponentes: Estos sistemas están compuestos de múltiples componentes y es esencial probar cada uno de estos componentes de forma aislada. Por ejemplo, la rapidez con que el mensaje se indexa y se consume, los trabajos de MapReduce, el rendimiento de las consultas, las búsquedas, etc.