大数据测试技术：分类、挑战与未来趋势
人工智能
2022-07-15 v4 软件工程
摘要
大数据通过分析海量数据提供决策支持，正在重塑许多工业领域。大数据测试旨在确保大数据系统平稳、无差错运行，同时保持数据性能与质量。然而，由于数据的多样性与复杂性，测试大数据极具挑战。尽管已有大量研究致力于大数据测试，但目前尚无全面探讨大数据测试技术与挑战的综述。因此，我们系统性地回顾了 2010 至 2021 年间出现的大数据测试技术证据。本文通过重点介绍各个处理阶段所使用的技术来讨论数据处理测试。此外，我们讨论了挑战与未来方向。我们的研究结果表明，多样的功能、非功能及组合（功能与非功能）测试技术已被用于解决与大数据相关的特定问题。同时，大多数测试挑战出现在 MapReduce 验证阶段。此外，组合测试技术是与其他技术（即随机测试、变异测试、输入空间划分和等价测试）结合使用最广泛的技术之一，用于发现大数据测试中的各种功能故障。
关键词
引用
@article{arxiv.2111.02853,
title = {Big Data Testing Techniques: Taxonomy, Challenges and Future Trends},
author = {Iram Arshad and Saeed Hamood Alsamhi and Wasif Afzal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02853},
year = {2022}
}
备注
32 pages