Hvorfor skal en programvaretestingeniør lære Big Data og Hadoop økosystemteknologier?



Finn ut hvorfor en programvaretestingeniør må lære seg Big Data og Hadoop, og hvordan Big Data-trening og Hadoop-sertifisering kan hjelpe ham med å få tak i Big Data-jobber.

Testprosessen er forståelig nok det viktigste aspektet ved ethvert programvaredomen. Testing Engineer-rollen strekker seg til forskjellige domener når organisasjonen velger å tilpasse seg en forbedret teknologi. I dette blogginnlegget, la oss diskutere hvorfor en programvaretestingeniør bør lære Big Data og Hadoop økosystemteknologier.

Hvis du er ny i Big Data / Hadoop-verdenen, kan du se gjennom noen av innleggene våre på , og





La oss komme rett til de detaljerte detaljene i dette emnet

Hvorfor skal en programvaretestingeniør lære Big Data og Hadoop?

Karrierevekst:



java datostreng til dags dato

Software Testing Engineer lærer Big Data og Hadoop

Ovenstående diagram er selvforklarende. Det viser tydelig at vekstraten for Hadoop-relaterte jobber er mye høyere enn for programvare-testjobber. Maksimal vekstrate for relaterte jobber med programvaretester er på omtrent 1,6%, men vekstraten for Hadoop-baserte testjobber er på hele 5% (ca.)

80% av menneskene som lærer Hadoop er fra en ikke-utviklingsbakgrunn. Du kan også være en av dem.



Begrensninger av gjeldende testpraksis mens du tester applikasjoner for å løse Big Data-problemer:

  • Programvare testing tilnærminger er drevet av data (som skjevhet i data, datasett størrelse uoverensstemmelse etc.) snarere enn testing scenarier.
  • Standard datatilpasningsverktøy (som vinn diff osv.) Fungerer ikke med store datamengder. Dette blir en begrensning for programvaretestingeniørens ferdighetssett.

For mellomstore data kan dataene eksponeres som HBase-tabeller og verifiseres fra inndatasett ved å bruke forretningslogikk på lite innspill.

For data i stor skala gir Big data-teknikker ingeniører unike ferdighetssett som brukes til å teste store og komplekse datasett og finner mange muligheter innen meteorologi, genomikk, connectomics, komplekse fysikksimuleringer og biologisk og miljøforskning.

Testfelt - Ekspertuttalelser:

Scott Barber, en kjent tester, foredragsholder og skribent om testing relatert emne som spesialiserer seg innen System Performance Testing har sitert noen virkelig kraftige og innflytelsesrike ord om den nåværende situasjonen i Testing-feltet.

Det har vært mange samtaler om forskjellige sosiale medier om muligheten for å bli en 'døende yrke', og Scott er enig i at testing som et yrke er midt i en dramatisk transformasjon.

Denne uttalelsen var dramatisk nok, la oss ta en titt på fakta og se selv hva som skjer i testfeltet.

En titt på Hadoop / Big Data Tester jobbprofil:

Nedenfor er et krav som en bestemt organisasjon stiller for Hadoop Tester-kravet:

Når vi ser på kravet ovenfor, kan vi se at det i stor grad er behov for testferdigheter og danner grunnlaget for denne jobbprofilen. Nå er alt som kreves av en programvaretestingeniør for å bli en Big Data eller en Hadoop Tester, å oppdatere seg med Big Data / Hadoop-ferdigheter.

Hvor enkelt er det å skifte til Hadoop / Big Data:

  • Til Java eller ikke til Java - Fleksibilitet å velge:

For de som er eksperter på Java, er overgangen en kakevandring som det er et Java-basert programmeringsrammeverk med åpen kildekode. MapReduce-skriptene som brukes her, er skrevet på Java. Nå er det ganske åpenbart at kunnskap i Java er viktig for å jobbe med Hadoop.

Ved å si det ovennevnte betyr det ikke at eksperter som ikke er Java, har en tøff reise fremover. Det fine med Hadoop er at den har en rekke verktøy som en 'Ikke-Java' ekspert kan bruke. Noen av Hadoop-verktøyene som Hive, Pig og Sqoop krever ikke Java-kunnskap, ettersom de stoler sterkt på SQL.

  • Delte ferdigheter og applikasjonsplattformer mellom en testperson og Hadoop-profesjonell:

Ideen om å flytte fra komfortsonen til et nytt domene som Big Data / Hadoop kan være litt overveldende i begynnelsen. Men man må innse at Testing og Hadoop ikke utelukker hverandre. Her er en liste over ferdigheter og plattformer som brukes mellom dem kan brukes i henhold til http://www.itjobswatch.co.uk . En eller flere av disse ferdighetene kan også brukes i samsvar med Big Data og Hadoop ferdigheter. Dermed er det lettere å gjøre en jevn overgang.

En god testingeniør har skarpe analytiske ferdigheter, sterk teknisk dyktighet, god holdning, detaljorientert og vilje til å lære. Dette er de nøyaktige egenskapene som kreves for at alle skal bytte til Hadoop. Det er ugjendrivelig at testing gjennomgår transformasjon, men det kommer ikke til å være slutten på det. Men med de skiftende tidene er det klokt å seile i høybølgen - Hadoop, med tanke på alle funksjonene og fleksibiliteten.

Fortsatt ikke overbevist om at du kan lære Hadoop? Ikke stol på noen. Døm deg selv. Klikk nedenfor for å se et eksempel på klasseopptak av en Big Data og Hadoop-klasse utført av Edureka.

Har du spørsmål til oss? Nevn dem i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.

Relaterte innlegg:

7 måter Big Data Training kan endre organisasjonen din