测试方法,大数据测试指标,大数据测试技术研究,Hadoop基准测试（一）,Hadoop基准测试（二）,HBase基准测试
概述：可以把测试分为前端测试、服务端测试和大数据文件系统测试。
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前端测试：
兼容性测试：Spoon Browser Sandbox // Browsercam // Phantomjs
单元测试：Karma
单元测试是对某一块独立的业务模块进行测试，可以是一个小功能，甚至一个函数。在前端开发中，我们可以选用 Karma 进行代码的单元测试，这个工具十分强大，它集成了像 Jasmine（基于 BDD 的测试框架），PhantomJS（无界面的浏览器） 这些测试套件。还有一些其他有用的功能，比如生成代码覆盖率的报告等。
服务端测试：
手工测试：Postman
测试用例：TestNG＋HttpClient // Nose框架（Python）
压力测试（性能测试）：JMeter // Grinder
异常仿真测试：TrafficControl
稳定性仿真测试：ChaosMonkey
服务端就是为WEB／APP端提供一些后台的接口，比如说，用户个人信息、交易记录的读取和存储等，一般都是用HTTP接口的方式提供。服务端的测试从流程上来说是跟随着WEB／APP产品的发布节奏来的，在服务端开发完成接口以后，测试人员就直接用TestNG＋HttpClient写接口测试用例、或者用Postman等工具手工测试。如果项目紧张，一般会先用Postman等工具先手工测试，等版本发布完以后，再用TestNG＋HttpClient把自动化用例补上去，或者用Python的Nose框架。
如果遇到服务端服务大的重构、或者是第一次上线预计有大流量的，那还需要对服务端服务做一个性能测试，用JMeter／Grinder等工具编写脚本并进行压力测试，看看服务端服务能不能撑住大流量。有些版本性能风险小的，不必要每次都做性能测试，可以根据实际版本的情况具体分析。
异常测试会模拟各种异常情况，比如硬件异常－机器挂掉的情况下能否启动备机、硬盘挂掉的情况下是否会丢失数据；网络异常－网络忽然断掉、或者网络流量变小的情况；系统异常－操作系统忽然挂掉的情况。这些极端的情况出现的时候，我们需要验证数据有没有丢、能不能尽快启动备机对外提供服务、系统状态有没有异常等。我们会采用各种方式或者工具来模拟这些异常，比如用TrafficControl工具来控制网络流量。
稳定性测试，就是模拟系统在7*24的运行下会不会出问题，一般会用接口测试或者性能测试用例不断地跑，在运行期间，我们会模拟各种情况，比如说负载的变化、系统的各种干扰等。可以用ChaosMonkey等工具来进行这类测试。
大数据文件系统测试：
参见本人写的大数据测试系列文章：
