随笔分类 - 大数据测试
总结大数据测试经验与心得
摘要:1.环境配置 Xcode安装 2.下载安装包 官网地址是:MongoDB Download Center | MongoDB 3.解压文件, 将文件放置/usr/local 4.配置环境变量 open -e .bash_profile export PATH=${PATH}:/usr/local/M
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摘要:大数据的测试工作: 1、模块的单独测试 2、模块间的联调测试 3、系统的性能测试:内存泄露、磁盘占用、计算效率 4、数据验证(核心) 下面对各个模块的测试工作进行单独讲解。 0. 功能测试 1. 性能测试 2. 自动化测试 3. 文档评审 4. 脚本开发 一、后台数据处理端 后端的测试重点,主要集中
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摘要:【CentOS】make cc Command not found,make: *** [adlist.o] Error 127” 【CentOS】make cc Command not found,make: *** [adlist.o] Error 127” 参考:https://blog.cs
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摘要:通过sqoop将hdfs数据导入MySQL
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摘要:Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中。
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摘要:命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1. ls 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls /dir hadoop fs -ls -R /dir --列出hdfs文件系统所有的目录和文件 2.put hadoop fs -put <local f
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