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压力测试大数据量写入--第1页
压力测试大数据量写入
一.非功能性测试；
由于大数据面向具体行业的应用，除了功能性测试，在整个大数
据处理框架下需要进行非功能性测试，以下几种：
a.性能测试；
性能是评估一个大数据分析系统的最为关键的维度，大数据系统
性能主要包括吞吐量，任务完工时间，内存利用率等多个指标，可反
应大数据分析平台的处理能力，资源利用能力等性能。可通过Hadoop
性能监控器来监测运行状态性能指标和瓶颈问题，性能测试采用自动
化化方式进行，测试系统在不同负载情况下的性能.
b.容错性测试；
可从部分失效中自动恢复，而且不会验证的影响整体性能，
地，当故障发生时，大数据分析系统应该在进行恢复的同时继续以可
接受的方式进行操作，在发生错误时某种程度上可以继续操作，需根
据应用场景来设计解决方案和具体部署，然后手动测试。
c.可用性测试；
高可用性已是大数据分析不可或缺的特性之一，从而保证数据应
用业务的连续性.大数据高可用性对很多应用非常关键，需要严格进
行测试和验证，以手动测试为主。
d.扩展性测试；
弹性扩展能力对于大数据时代的文件系统尤其重要，文件系统扩
展性测试主要包括测试系统弹性扩展能力(扩展/回缩)及扩展系统带
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来的性能影响，验证是否具有线性扩展能力,以手动测试为主。
e.稳定性测试；
大数据分析系统通常是不间断长期运行，稳定性的重要性不言而
喻，稳定测试主要验证系统在长时间(7/30/180/365*24)允许下，系
统是否仍然能够正常运行，功能是否正常.稳定性测试通常采用自动
化方式进行，LTP，10ZONE，POSTMARK,FIO等工具对测试系统产生负
载，同时需要验证功能。
f.部署方式测试；
大数据具备scale-out的特点，能够构建大规模，高性能的文件
系统集群。针对不同应用和解决方案，文件系统部署方式会有显著不
同；
部署方式测试需要测试不同场景下的系统部署方式，包括自动安
装配置，集群规模，硬件配置(服务器,存储，网络),自动负载均衡等，
这部分测试不大可能进行自动化测试，需要根据应用场景来设计解决
方案和具体部署，再进行手动测试.
g.数据一致性测试；
这里的数据一致性是指文件系统中的数据与从外部写入前的数
据保持一致，即写入数据与读出数据始终是一致的.数据一致性能够
表明文件系统可保证数据的完整性，不会导致数据丢失或数据错误，
这是文件系统最基本的功能，测试可用diff,md5sum编写脚本自动化
测试，LTP也提供了数据一致性的测试工具。
h.压力测试；
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大数据分析系统的负载能力是存在上限的，系统过载时，系统就
可能存在性能下降，功能异常，拒绝访问等问题。压力测试是验证系
统造大压力下，包括数据多客户端，高OPS压力，高IOPS/吞吐量压
力，系统是否仍然能够正常运行，功能是否正常，系统资源消耗情况，
从而为大数据运营提供依据。
二、功能性测试；
数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI，
包括文件读取与访问控制，元数据操作，锁操作等功能；
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