परीक्षण प्रक्रिया किसी भी सॉफ़्टवेयर डोमेन का सबसे महत्वपूर्ण पहलू है। परीक्षण अभियंता की भूमिका विभिन्न डोमेन तक फैली हुई है जब संगठन खुद को एक बेहतर तकनीक के लिए अनुकूलित करने का विकल्प चुनता है। इस ब्लॉग पोस्ट में, आइए चर्चा करें कि एक सॉफ्टवेयर परीक्षण इंजीनियर को बिग डेटा और हडोप इकोसिस्टम तकनीकों को क्यों सीखना चाहिए।
यदि आप बिग डाटा / हडोप की दुनिया में नए हैं, तो हमारे कुछ पोस्टों के माध्यम से देखें , तथा
आइए इस विषय के किटी-ग्रिट्टी विवरणों को सीधे प्राप्त करें
सॉफ्टवेयर टेस्टिंग इंजीनियर को बिग डेटा और हडोप क्यों सीखना चाहिए?
कैरियर विकास:
उपरोक्त चार्ट स्व-व्याख्यात्मक है। यह स्पष्ट रूप से दिखाता है कि Hadoop संबंधित नौकरी की वृद्धि दर सॉफ्टवेयर परीक्षण नौकरियों की तुलना में बहुत अधिक है। सॉफ़्टवेयर परीक्षण संबंधी नौकरियों की अधिकतम वृद्धि दर लगभग 1.6% है, लेकिन Hadoop आधारित परीक्षण नौकरियों की वृद्धि दर 5% (लगभग) है।
Hadoop सीखने वाले 80% लोग गैर-विकास पृष्ठभूमि से हैं। आप भी उनमें से एक हो सकते हैं।
बिग डेटा समस्याओं को हल करने के लिए अनुप्रयोगों का परीक्षण करते समय वर्तमान परीक्षण प्रथाओं की सीमाएं:
जावास्क्रिप्ट में एक घटना क्या है
- सॉफ़्टवेयर परीक्षण दृष्टिकोण डेटा (जैसे डेटा में तिरछा होना, डेटा सेट आकार बेमेल आदि) से परीक्षण परिदृश्यों के बजाय संचालित होते हैं।
- मानक डेटा मिलान उपकरण (जैसे जीत अंतर आदि) डेटा की बड़ी मात्रा के साथ काम नहीं करते हैं। यह सॉफ्टवेयर परीक्षण इंजीनियर के कौशल सेट के लिए एक सीमा बन जाता है।
मध्य-आकार के डेटा के लिए, डेटा को HBase टेबल के रूप में उजागर किया जा सकता है और इनपुट के छोटे सेट पर व्यावसायिक तर्क लागू करके सेट किए गए इनपुट डेटा से सत्यापित किया जा सकता है।
स्ट्रिंग में तारीख बदलने के लिए जावा
बड़े पैमाने पर डेटा के लिए, बिग डेटा तकनीक अद्वितीय कौशल सेट के साथ इंजीनियरों को प्रदान करती है जो बड़े और जटिल डेटा सेट के परीक्षण के लिए उपयोग किए जाते हैं और मौसम विज्ञान, जीनोमिक्स, कनेक्टोमिक्स, जटिल भौतिकी सिमुलेशन और जैविक और पर्यावरण अनुसंधान के क्षेत्र में कई अवसर पाते हैं।
परीक्षण क्षेत्र की स्थिति - विशेषज्ञ राय:
स्कॉट बार्बर, सिस्टम प्रदर्शन परीक्षण के क्षेत्र में विशेषज्ञता वाले संबंधित विषय के परीक्षण पर एक प्रसिद्ध परीक्षक, वक्ता और लेखक परीक्षण क्षेत्र की वर्तमान स्थिति के बारे में कुछ बहुत शक्तिशाली और प्रभावशाली शब्दों को उद्धृत किया है।
परीक्षण 'मरने का पेशा' बनने की संभावना के बारे में विभिन्न सामाजिक मध्यस्थों पर कई वार्ताएं हुई हैं और स्कॉट इस बात से सहमत हैं कि पेशे के रूप में परीक्षण एक नाटकीय परिवर्तन के बीच में है।
खैर, यह कथन काफी नाटकीय था, तथ्यों पर एक नज़र डालें और खुद देखें कि परीक्षण के क्षेत्र में क्या हो रहा है।
Hadoop / बिग डेटा परीक्षक नौकरी प्रोफ़ाइल पर एक नज़र:
नीचे एक आवश्यक संगठन द्वारा उनके Hadoop परीक्षक आवश्यकता के लिए रखा गया है:
उपरोक्त आवश्यकता को देखते हुए, हम देख सकते हैं कि परीक्षण कौशल की बड़े पैमाने पर आवश्यकता है और इस जॉब प्रोफाइल की नींव तैयार करते हैं। अब, बिग डेटा या होडॉप टेस्टर बनने के लिए सॉफ्टवेयर टेस्टिंग इंजीनियर की आवश्यकता होती है।
Hadoop / Big Data में शिफ्ट करना कितना आसान है:
- जावा के लिए या जावा के लिए नहीं - चुनने के लिए लचीलापन:
उन लोगों के लिए जो जावा में विशेषज्ञ हैं, संक्रमण एक केक वॉक है जैसा कि एक ओपन-सोर्स, जावा-आधारित प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क है। यहां उपयोग की जाने वाली MapReduce स्क्रिप्ट जावा में लिखी गई हैं। अब, यह बहुत स्पष्ट है कि Hadoop पर काम करने के लिए, जावा में ज्ञान अनिवार्य है।
उपरोक्त कहने से, इसका मतलब यह नहीं है कि गैर-जावा विशेषज्ञों के पास आगे की एक कठिन यात्रा है। Hadoop की खूबी यह है कि इसमें कई प्रकार के उपकरण हैं जो कि ए 'गैर-जावा' विशेषज्ञ उपयोग कर सकते हैं। कुछ Hadoop टूल जैसे Hive, Pig और Sqoop को Java ज्ञान की आवश्यकता नहीं है क्योंकि वे SQL पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं।
- एक परीक्षण पेशेवर और Hadoop पेशेवर के बीच साझा किए गए कौशल और एप्लिकेशन प्लेटफ़ॉर्म:
बिग डेटा / Hadoop जैसे नए डोमेन से कम्फर्ट ज़ोन से बाहर निकलने का विचार पहली बार में थोड़ा भारी पड़ सकता है। लेकिन किसी को यह महसूस करना होगा कि परीक्षण और Hadoop परस्पर अनन्य नहीं हैं। यहां उन कौशलों और प्लेटफार्मों की सूची दी गई है जिनके बीच उपयोग किया जाता है http://www.itjobswatch.co.uk । इनमें से एक या अधिक कौशल बिग डेटा और हडोप कौशल के साथ संरेखण में भी उपयोग किए जा सकते हैं। इस प्रकार, यह एक चिकनी संक्रमण बनाने के लिए आसान है।
java पूर्णांक की सरणी प्रकार
एक अच्छा परीक्षण अभियंता तेज विश्लेषणात्मक कौशल, मजबूत तकनीकी कौशल, महान दृष्टिकोण, विस्तार उन्मुख और सीखने की इच्छा रखता है। ये सटीक लक्षण हैं जो किसी को भी Hadoop पर स्विच करने के लिए आवश्यक हैं। यह अकाट्य है कि परीक्षण परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है लेकिन यह इसका अंत नहीं होने जा रहा है। लेकिन बदलते समय के साथ, इसकी सभी विशेषताओं और लचीलेपन पर विचार करते हुए, हाई वेव - हडोप को पालना समझदारी है।
अभी भी आश्वस्त नहीं हैं कि आप Hadoop सीख सकते हैं? किसी पर भरोसा मत करो। खुद को जज करें। Edureka द्वारा संचालित बिग डेटा और Hadoop क्लास की नमूना क्लास रिकॉर्डिंग देखने के लिए नीचे क्लिक करें।
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