El proceso de prueba es comprensiblemente el aspecto más importante de cualquier dominio de software. El rol de Testing Engineer se extiende a diferentes dominios cuando la organización elige adaptarse a una tecnología mejorada. En esta publicación de blog, analicemos por qué un ingeniero de pruebas de software debería aprender las tecnologías del ecosistema de Big Data y Hadoop.
Si es nuevo en el mundo de Big Data / Hadoop, eche un vistazo a algunas de nuestras publicaciones en , y
Vayamos directamente a los detalles esenciales de este tema.
¿Por qué un ingeniero de pruebas de software debería aprender Big Data y Hadoop?
Crecimiento profesional:
El cuadro anterior se explica por sí mismo. Muestra claramente que la tasa de crecimiento de los trabajos relacionados con Hadoop es mucho más alta que la de los trabajos de prueba de software. La tasa de crecimiento máxima de los trabajos relacionados con las pruebas de software es de aproximadamente el 1,6%, pero la tasa de crecimiento de los trabajos de prueba basados en Hadoop es de un enorme 5% (aproximadamente).
El 80% de las personas que aprenden Hadoop provienen de un entorno ajeno al desarrollo. Tú también puedes ser uno de ellos.
Limitaciones de las prácticas de prueba actuales al probar aplicaciones para resolver problemas de Big Data:
- Los enfoques de prueba de software se basan en datos (como la asimetría en los datos, la discrepancia en el tamaño de los conjuntos de datos, etc.) en lugar de los escenarios de prueba.
- Las herramientas estándar de comparación de datos (como win diff, etc.) no funcionan con grandes volúmenes de datos. Esto se convierte en una limitación para el conjunto de habilidades del ingeniero de pruebas de software.
Para datos de tamaño medio, los datos pueden exponerse como tablas HBase y verificarse a partir del conjunto de datos de entrada aplicando lógica empresarial en un pequeño conjunto de entradas.
Para datos a gran escala, las técnicas de Big Data brindan a los ingenieros conjuntos de habilidades únicas que se utilizan para probar conjuntos de datos grandes y complejos y encuentran numerosas oportunidades en el campo de la meteorología, genómica, conectómica, simulaciones de física compleja e investigación biológica y ambiental.
Campo Estado de las pruebas - Opiniones de expertos:
Scott Barber, un reconocido probador, orador y escritor sobre temas relacionados con las pruebas que se especializa en el área de pruebas de rendimiento del sistema ha citado algunas palabras realmente poderosas e impactantes sobre la situación actual en el campo de las pruebas.
Ha habido numerosas charlas en diferentes redes sociales sobre la posibilidad de que Testing se convierta en una “profesión en extinción” y Scott está de acuerdo en que Testing como profesión se encuentra en medio de una transformación dramática.
Bueno, esa declaración fue lo suficientemente dramática, echemos un vistazo a los hechos y veamos por nosotros mismos lo que está sucediendo en el campo de las pruebas.
Un vistazo al perfil de trabajo de Hadoop / Big Data Tester:
A continuación se muestra un requisito impuesto por una determinada organización para su requisito de Hadoop Tester:
Al observar el requisito anterior, podemos ver que las habilidades de prueba son en gran medida necesarias y forman la base de este perfil de trabajo. Ahora, todo lo que se requiere de un ingeniero de pruebas de software para convertirse en un Big Data o un Hadoop Tester es actualizarse con las habilidades de Big Data / Hadoop.
Qué fácil es cambiar a Hadoop / Big Data:
- A Java o no a Java - Flexibilidad para elegir:
Para aquellos que son expertos en Java, la transición es muy sencilla, ya que es un marco de programación de código abierto basado en Java. Los scripts de MapReduce utilizados aquí están escritos en Java. Ahora, es bastante obvio que para trabajar en Hadoop, el conocimiento en Java es imperativo.
Al decir lo anterior, no significa que los no expertos en Java tengan un viaje difícil por delante. La belleza de Hadoop es que tiene una variedad de herramientas que un 'No Java' experto puede utilizar. Algunas de las herramientas de Hadoop, como Hive, Pig y Sqoop, no requieren conocimientos de Java, ya que dependen en gran medida de SQL.
- Habilidades compartidas y plataformas de aplicación entre un profesional de pruebas y un profesional de Hadoop:
La idea de pasar de nuestra zona de confort a un nuevo dominio como Big Data / Hadoop puede ser un poco abrumadora al principio. Pero hay que darse cuenta de que Testing y Hadoop no se excluyen mutuamente. Aquí hay una lista de habilidades y plataformas que se utilizan entre ellos que se pueden utilizar de acuerdo con http://www.itjobswatch.co.uk . Una o más de estas habilidades también se pueden usar en consonancia con las habilidades de Big Data y Hadoop. Por lo tanto, es más fácil hacer una transición suave.
Un buen ingeniero de pruebas posee habilidades analíticas agudas, una gran habilidad técnica, una gran actitud, orientado a los detalles y la voluntad de aprender. Estos son los rasgos exactos necesarios para que cualquier persona se cambie a Hadoop. Es irrefutable que Testing está experimentando una transformación pero no va a ser el final. Pero con los tiempos cambiantes, es prudente navegar en la ola alta - Hadoop, considerando todas sus características y flexibilidad.
¿Aún no estás convencido de que puedas aprender Hadoop? No confíes en nadie. Juzguese a sí mismo. Haga clic a continuación para ver una grabación de clase de muestra de una clase de Big Data y Hadoop dirigida por Edureka.
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