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怎么进行大数据测试？我们需要具备怎样的测试能力？「建议收藏」前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？一、大数据测试实现被分成三个步骤（1）：数据阶段验证大数据测试的第一步，也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证：1、来自各方面的数据资源应该被验证，来确保正确的数据被加载进系统2、将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较，以确保它们匹配3、验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置该阶段可以使用工具Talend或Datameer，进行数据阶段验证。（2）：”MapReduc

大数据开发面试知识点总结[通俗易懂]​本文详细介绍大数据hadoop生态圈各部分知识，包括不限于hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop、kafka、flume、spark、flink等技术，总结内容适合大数据开发者学习，希望能够和大家多多交流。

关于大数据平台，这有一套完整的方法论，你确定不收藏？[通俗易懂]大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。架构总览通常大数据平台的架构如上，从.

大数据常用十种开发语言[通俗易懂]随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用Excel来进行数据处理真是太不切实际了，Excel相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。　　当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据

大数据可视化方法有哪些「建议收藏」　　随着计算机技术、物联网技术和现代智能终端技术的发展，大数据时代已经到来。大到企业、政府、媒体部门，小到个人，每天都在进行”读读”。各种各样的复杂数据和信息充斥着人们的眼球。这就需要一种有效的方法从海量信息中提取有用的信息，并能立即产生一定的相关结果，供决策者做出正确的决策。　　数据可视化技术是指可视化技术在大数据方面的应用，将数据信息转化为视觉形式的过程，以此增强数据呈现的效果。用户…

基于云计算与大数据应用开发的论述基于云计算与大数据应用开发的论述作者：虞XX摘要：云计算与大数据作为IT行业的顶尖技术，备受人们关注。在生活中大数据无处不在，社会上的各行各业都有着大数据留下的痕迹，可以说大数据很好的融入了我们的生活；因此，大数据对人类的社会生产和生活带来了重大而深远的影响；同时，大数据时代的来临，以及社会生产的需要，迫使…

学大数据要学哪些算法_学习大数据需要掌握哪些知识？[通俗易懂]大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？怎样进行大数据学习的快速入门？学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础…

大数据学习之Linux基础[通俗易懂]大数据学习之Linux基础自定义Linux虚拟机安装网络配置1.node1网络配置2.通过快照克隆虚拟机3.配置其他三个节点虚拟机Linux简单命令shell命令运行原理图1.关机与重启2.判断命令的命令3.常用功能命令4.文件系统命令文件系统层次化标准(FileSystemHierarchyStandard)5.文本操作命令vi全屏文本编辑器全屏编辑器模式1.打开文件2.关闭文件3.编辑…

基于大数据平台的互联网数据采集平台架构介绍互联网的飞速发展将社会带入数据高度发达且公开的信息时代，数据对于企业经营、政府决策及社会动态分析等具有极其重要的作用，而如何大规模、快速采集数据成为技术焦点。网络爬虫是按照一定规则自动游走爬取互联网文本网页的程序或者脚本。文本数据大多嵌套于网页程序代码中。数据采集的效率直接决定数据的有效及时性，数据的快速采集成为重中之重。基于大数据平台的的互联网数据采集,可以有效适用于海量数据采集场景,为…

风控模型评估方法以及大数据风控模型概念更新一下有效性指标中的区分能力指标：KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。KS的计算步骤如下：1.计算每个评分区间的好坏账户数。2.计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%