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网站设计入门,百度搜索榜,今日足球比赛预测推荐分析,搭建什么样的平台1. 数据采集层测试 用例编号测试目标测试场景预期结果TC-001验证用户行为日志采集完整性模拟用户浏览、点击、加购行为Kafka Topic中日志记录数与模拟量一致TC-002验证无效数据过滤规则发送爬虫请求(高频IP)清洗后数据中无该IP的日志记录 2. 数据处理层…
1. 数据采集层测试
用例编号测试目标测试场景预期结果
TC-001验证用户行为日志采集完整性模拟用户浏览、点击、加购行为Kafka Topic中日志记录数与模拟量一致
TC-002验证无效数据过滤规则发送爬虫请求(高频IP)清洗后数据中无该IP的日志记录
2. 数据处理层测试
用例编号测试目标测试场景预期结果
TC-003验证用户兴趣标签计算逻辑用户连续浏览3次“运动鞋”类目用户画像中“运动鞋”兴趣权重≥0.8
TC-004验证实时推荐算法覆盖率新用户首次访问无历史行为推荐列表包含热门商品且无重复
3. 输出层测试
用例编号测试目标测试场景预期结果
TC-005验证推荐结果写入Redis的实时性用户下单后30秒内刷新页面推荐列表排除已下单商品
TC-006验证API返回结果的安全性请求未授权用户的推荐接口返回403错误码
4. 性能与容错测试
用例编号测试目标测试场景预期结果
TC-007验证高并发下的数据处理延迟每秒发送10万条日志,持续5分钟端到端延迟≤1秒,无数据堆积
TC-008验证Spark任务容错恢复能力强制终止Spark Executor进程任务自动恢复,数据计算结果一致

测试步骤详解(以TC-001和TC-007为例)

用例TC-001:用户行为日志采集完整性

步骤:

  1. 准备测试数据

    • 使用Python脚本生成模拟用户行为日志(JSON格式),包含:

      {"user_id": "U123", "event": "click", "item_id": "I456", "timestamp": 1620000000}
    • 总数据量:10,000条(含浏览、点击、加购)。

  2. 发送数据到Kafka

    • 使用kafka-console-producer命令行工具或自定义Producer发送测试数据到指定Topic。

    • 命令示例:

      cat test_logs.json | kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic user_behavior
  3. 验证数据完整性

    • 使用kafka-console-consumer消费Topic数据并统计数量:

      kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_behavior --from-beginning | wc -l
    • 通过标准:消费到的数据量=10,000条,且字段无缺失。


用例TC-007:高并发数据处理延迟测试

步骤:

  1. 模拟高并发流量

    • 使用Apache JMeterGatling工具构造每秒10万条日志的请求压力。

    • 配置JMeter线程组:

      • 线程数:500

      • Ramp-up时间:10秒

      • 循环次数:持续300秒

  2. 监控数据处理链路

    • Kafka吞吐量:通过Kafka Manager监控Topic的Messages In/Seconds是否达到10万/秒。

    • Spark Streaming延迟:在Spark UI中查看Processing TimeScheduling Delay

    • 端到端延迟:在推荐API响应头中记录X-Data-Latency字段(从日志生成到推荐结果返回的时间)。

  3. 验证资源与容错

    • 使用Grafana监控集群资源:CPU利用率≤80%,内存无OOM(Out of Memory)错误。

    • 检查Kafka消费者组是否有Lag(未消费消息堆积)。

  4. 结果校验

    • 数据一致性:对比原始日志与HDFS落地文件的总记录数是否一致。

    • 延迟达标:95%的请求端到端延迟≤1秒。


关键测试工具与技巧

  1. 数据生成工具

    • Python Faker库:生成模拟用户ID、商品ID、时间戳等字段。

    • Apache Kafka Toolskafka-producer-perf-test用于压测。

  2. 自动化校验脚本

    • 使用PySpark对比处理前后数据差异:

      # 对比原始数据与处理后的Hive表数据量
      raw_count = spark.read.json("hdfs://raw_logs").count()
      processed_count = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM user_behavior_clean").collect()[0][0]
      assert raw_count == processed_count, "数据丢失!"
  3. 日志追踪

    • 在日志中植入唯一标识(如trace_id),通过ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)追踪全链路处理过程。


总结

数据测试需要系统化验证大数据处理链路的功能性、性能、容错能力。实际工作中需结合业务需求补充场景(如冷启动推荐、数据回溯测试等),并利用自动化框架(如Airflow调度测试任务)提升效率。

http://www.dtcms.com/wzjs/486770.html

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