大数据行业的诉求
高质量，数据处理的正确性；
高效率，数据处理的及时性；
高可用，数据是否具有可恢复性；
高主动性，分析产物是否满足业务需求。
 
大数据测试要了解的面？
测试思维
数据分析
数据质量分析
业务知识，业务指标
大数据技术架构组件知识
 
大数据测试的难点和挑战：
1、SQL；
2、数据构造成本高；
3、逻辑复杂；
4、需求sql化，缺乏业务说明；
5、上下游依赖较深，回归范围大
 
数据结构分层的重要性？
1、使数据结构清晰化；
2、便于数据血缘追踪；
3、减少重复开发；
4、把复杂问题简单化；
5、屏蔽原始数据的异常；
6、屏蔽业务的影响；
 
测试方法：
构造测试数据，验证功能点；
真实数据，补充场景；
不同关联表基于业务侧面对比，例子，a表统计业务所有指标，b统计作弊指标，保证3张表之间的关系是正确的。