لماذا يجب أن يتعلم مهندس اختبار البرمجيات البيانات الضخمة وتقنيات نظام Hadoop البيئي؟

اكتشف لماذا يجب أن يتعلم مهندس اختبار البرامج البيانات الضخمة و Hadoop وكيف يمكن أن يساعده تدريب البيانات الضخمة وشهادة Hadoop في الحصول على أفضل وظائف البيانات الضخمة.

من المفهوم أن عملية الاختبار هي أهم جانب في أي مجال برمجي. يمتد دور مهندس الاختبار إلى مجالات مختلفة عندما تختار المؤسسة التكيف مع تقنية محسنة. في منشور المدونة هذا ، دعنا نناقش سبب وجوب تعلم مهندس اختبار البرمجيات تقنيات البيانات الضخمة ونظام Hadoop.

إذا كنت جديدًا في عالم البيانات الضخمة / Hadoop ، فقم بإلقاء نظرة على بعض منشوراتنا على ، و





دعنا ننتقل مباشرة إلى التفاصيل الدقيقة لهذا الموضوع

لماذا يجب أن يتعلم مهندس اختبار البرمجيات البيانات الضخمة و Hadoop؟

النمو الوظيفي:



يتعلم مهندس اختبار البرمجيات البيانات الضخمة و Hadoop

الرسم البياني أعلاه لا يحتاج إلى شرح. يظهر بوضوح أن معدل نمو الوظائف ذات الصلة بـ Hadoop أعلى بكثير من وظائف اختبار البرامج. يبلغ الحد الأقصى لمعدل النمو للوظائف المتعلقة باختبار البرامج حوالي 1.6٪ ولكن معدل نمو وظائف الاختبار المستندة إلى Hadoop بلغ 5٪ (تقريبًا).

80٪ من الأشخاص الذين يتعلمون Hadoop هم من خلفية غير تطويرية. أنت أيضا يمكن أن تكون واحدا منهم.



حدود ممارسات الاختبار الحالية أثناء اختبار التطبيقات لحل مشكلات البيانات الضخمة:

  • تعتمد أساليب اختبار البرامج على البيانات (مثل الانحراف في البيانات وعدم تطابق حجم مجموعات البيانات وما إلى ذلك) بدلاً من سيناريوهات الاختبار.
  • لا تعمل أدوات مطابقة البيانات القياسية (مثل فرق الفوز وما إلى ذلك) مع كميات كبيرة من البيانات. يصبح هذا قيدًا على مجموعات مهارات مهندس اختبار البرمجيات.

بالنسبة للبيانات متوسطة الحجم ، يمكن عرض البيانات كجداول HBase والتحقق منها من مجموعة بيانات الإدخال عن طريق تطبيق منطق الأعمال على مجموعة صغيرة من المدخلات.

بالنسبة للبيانات الكبيرة الحجم ، توفر تقنيات البيانات الضخمة للمهندسين مجموعات مهارات فريدة تُستخدم لاختبار مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة وإيجاد العديد من الفرص في مجال الأرصاد الجوية وعلم الجينوم وعلم الوصلات ومحاكاة الفيزياء المعقدة والبحوث البيولوجية والبيئية.

حالة الاختبار - آراء الخبراء:

سكوت باربر ، مختبِر شهير ومتحدث وكاتب في اختبار موضوع ذي صلة متخصص في مجال اختبار أداء النظام اقتبس بعض الكلمات القوية والمؤثرة حقًا حول الوضع الحالي في مجال الاختبار.

كان هناك العديد من المحادثات حول الوسائط الاجتماعية المختلفة حول إمكانية أن يصبح الاختبار 'مهنة تحتضر' ويوافق سكوت على أن الاختبار كمهنة يمر بمرحلة تحول جذري.

حسنًا ، كان هذا البيان مثيرًا بدرجة كافية ، دعنا نلقي نظرة على الحقائق ونرى بأنفسنا ما يجري في مجال الاختبار.

نظرة على الملف الشخصي لوظيفة Hadoop / Big Data Tester:

يوجد أدناه أحد المتطلبات التي وضعتها منظمة معينة لمتطلبات Hadoop Tester الخاصة بها:

عند النظر إلى المتطلبات المذكورة أعلاه ، يمكننا أن نرى أن مهارات الاختبار مطلوبة إلى حد كبير وتشكل الأساس لهذا الملف الوظيفي. الآن ، كل ما هو مطلوب من مهندس اختبار البرمجيات ليصبح بيانات كبيرة أو مختبِر Hadoop هو تحديث نفسه بمهارات البيانات الكبيرة / Hadoop.

ما مدى سهولة التحول إلى Hadoop / Big Data:

  • إلى Java أم لا إلى Java - المرونة في الاختيار:

بالنسبة لأولئك الخبراء في Java ، يعد الانتقال بمثابة مسيرة كعكة كما هو إطار عمل برمجة مفتوح المصدر قائم على Java. نصوص MapReduce المستخدمة هنا مكتوبة بلغة Java. الآن ، من الواضح جدًا أنه للعمل على Hadoop ، فإن المعرفة في Java أمر ضروري.

بقول ما سبق ، هذا لا يعني أن الخبراء من خارج Java لديهم رحلة صعبة في المستقبل. يكمن جمال Hadoop في أنه يحتوي على مجموعة من الأدوات التي يمتلكها 'غير جافا' يمكن للخبير استخدامها. لا تتطلب بعض أدوات Hadoop مثل Hive و Pig و Sqoop معرفة جافا لأنها تعتمد بشكل كبير على SQL.

  • المهارات المشتركة ومنصات التطبيق بين محترف الاختبار ومتخصص Hadoop:

قد تكون فكرة الانتقال من منطقة الراحة إلى مجال جديد مثل Big Data / Hadoop مربكة بعض الشيء في البداية. لكن على المرء أن يدرك أن Testing و Hadoop ليسا متعارضين. فيما يلي قائمة بالمهارات والأنظمة الأساسية التي يمكن استخدامها فيما بينها وفقًا لـ http://www.itjobswatch.co.uk . يمكن أيضًا استخدام واحدة أو أكثر من هذه المهارات بالتوافق مع مهارات البيانات الضخمة و Hadoop. وبالتالي ، يسهل إجراء انتقال سلس.

يمتلك مهندس الاختبار الجيد مهارات تحليلية حادة ، ومهارة فنية قوية ، وموقف رائع ، وموجه نحو التفاصيل ، واستعداد للتعلم. هذه هي السمات الدقيقة المطلوبة لأي شخص للتبديل إلى Hadoop. لا جدال في أن الاختبار يخضع لعملية تحول لكنها لن تكون نهاية الأمر. ولكن مع تغير الأوقات ، من الحكمة الإبحار بالموجة العالية - Hadoop ، مع مراعاة كل ميزاتها ومرونتها.

ما زلت غير مقتنع بأنه يمكنك تعلم Hadoop؟ لا تثق بأحد. احكم على نفسك. انقر أدناه لمشاهدة عينة من تسجيل الفصل لفصل البيانات الضخمة و Hadoop الذي أجرته Edureka.

لديك سؤال لنا؟ أذكرها في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.

php تحويل المصفوفة إلى كائن

المنشورات ذات الصلة:

7 طرق يمكن أن يغيرها التدريب على البيانات الضخمة مؤسستك