该文被密码保护。
posted @ 2020-05-11 13:53 linbo.yang 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
该文被密码保护。
posted @ 2020-05-11 13:46 linbo.yang 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:概要 1、随着数据工程和数据分析技术的不断进步,大数据测试是不可避免的。 2、大数据处理可以是批处理,实时或交互式处理 3、测试大数据应用程序的3个阶段是 数据分级验证 “MapReduce”验证 输出验证阶段 4、架构测试是大数据测试的重要阶段,因为设计不佳的系统可能会导致前所未有的错误和性能下降 阅读全文
posted @ 2020-05-11 13:41 linbo.yang 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、ETL测试的重要性: ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW(Business Intelligence)的核心和灵魂,能够按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步 阅读全文
posted @ 2020-05-11 13:40 linbo.yang 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景、定义、特点,以及它与数据仓库的区别。 2. ODS产生的背景 人们对数据的处理行为可以划分为操作型数据处理和分析型数据处理,操作型数据处理一般放在传统的数据库(Database,DB)中进行,分析型数据处理则需要在数据仓库(Data Wa 阅读全文
posted @ 2020-05-11 13:38 linbo.yang 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ODS 操作数据存储 操作数据存储ODS(Operational Data Store)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。 ODS 操作型数据仓库,最早的数据仓库模型,是数据仓库体系 阅读全文
posted @ 2020-05-11 13:37 linbo.yang 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么叫数据仓库? 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行 阅读全文
posted @ 2020-05-11 13:34 linbo.yang 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://www.zhihu.com/question/35140744 阅读全文
posted @ 2020-05-09 16:51 linbo.yang 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2020-04-22 17:41 linbo.yang 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:文章摘自:https://www.cnblogs.com/jackyfei/p/10078988.html 瀑布和敏捷不是什么新概念,这里只是个人在团队合作中不得不去思考而做的归纳和总结,同时记录自己曾经踩过的坑,新瓶装旧酒,希望对你有所启发。 瀑布模式 瀑布模型是比较传统一种开发模式,特别是在2B 阅读全文
posted @ 2020-04-22 17:33 linbo.yang 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑