1、数据应用测试包括数据报表、数据平台与数据接口的测试。方法涵盖web测试、接口测试与数据测试。关键在于容灾测试、性能测试及数据展示的准确性。数据平台测试则侧重于开发层、底层组件的测试与数据容灾演练。数据仓库测试则围绕数据抽取、转化、加载、监控等流程，关注数据质量、逻辑计算与调度任务。
2、在数据应用和平台测试中，龙渊工程师深入剖析了数据仓库测试的关键，包括数据链路的各个环节，如数据采集、清洗、建模和计算，以及中通科技独特的数据架构，涵盖了存储技术（如HDFS和TIDB）、资源管理（Yarn）、计算层（实时与批量）和数据应用平台的构建。
3、数据应用测试则包括数据报表、数据平台和数据接口，方法覆盖web测试、接口测试、数据测试和容灾测试等。数据平台测试除常规测试方法外，还需考虑组件测试和数据容灾测试。数据仓库测试涉及数据完整性、一致性、及时性、准确性、可用性，以及数据血缘和表类型分析。
4、从是否关心内部结构来看（1）白盒测试：又称为结构测试或逻辑驱动测试，是一种按照程序内部逻辑结构和编码结构，设计测试数据并完成测试的一种测试方法。所以，在应用软件的测试工作中，应该将数据库作为一个独立的部分进行充分的测试，这样才可以得到应用软件所需要的性能优化的数据库。
大数据测试覆盖采用大数据技术的系统或应用的测试。它分为两个方面：数据测试与大数据系统与应用产品测试。数据测试重点在于完整性、准确性和一致性，是大数据测试的核心。若数据测试不够严谨，后续数据应用可能会出现错误结果。
大数据测试主要关注数据处理，而非单一功能测试。大数据测试可以分为批量处理、实时处理和交互式处理三种类型。同时，数据质量检验也是重要环节，涉及准确性、重复性、一致性、有效性、数据完整性等。大数据测试工程师需要具备数仓规范与数据测试流程的熟悉度。
大数据测试，涉及对采用大数据技术的系统或应用的测试。它主要分为两个维度：数据本身的测试与大数据系统或应用产品的测试。数据测试关注数据质量，包括完整性、准确性、一致性、及时性与可用性。大数据系统测试则复杂多维，包括Hadoop生态组件、数据应用平台、数据开发平台等。
1、小泊资管：小泊资管是一款线上资产管理软件，能够让用户随时查看项目的经营数据，并在线查询每一笔现金流水明细，帮助项目更好地进行。 地藤管家：地藤管家是专为企业管理打造的软件，它能详细记录销售订单，方便用户统银闹计，并智能图表化销售数据，精准分析客户情况，同时支持商品库存实时查看。
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3、亚马逊移动分析是一款免费的基本分析工具，适用于iOS、安卓和亚马逊平台，提供典型的数据分析功能，还拥有A/B测试功能，帮助运营者在一个应用上测试不同的运营模式。Countly是一个开源的移动应用分析工具，易于使用，可以清晰地看到App在不同平台、屏幕大小和设备上的分布情况。
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大数据测试需要掌握以下内容： 数据规模与性能测试 首先需要掌握大数据环境下的测试技术，包括对于超大规模数据的处理与性能测试。需要了解大数据平台对数据处理的实时响应能力和吞吐量等性能指标。对于此类测试，还需要具备分析和解决大数据环境中出现的性能瓶颈和瓶颈诊断技术。
对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。测试专业技能、软件编程技能、网络、操作系统、数据库、中间件（web容器）等知识。
数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、Python言语；数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
