আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

প্রচলিত কম্পিউটিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা যায় না এমন বড় ডেটা সেটগুলির একটি গ্রুপ পরিচিত a বড় ডেটা. In the processing of বড় ডেটা various tools, techniques and frameworks are involved. Data creation, storage, retrieval, and analysis are related to বড় তথ্য which is outstanding in terms of volume, diversity, and rate. 

Rather than testing the individual features of the সফটওয়্যার পণ্য পরীক্ষা বড় ডেটা অ্যাপ্লিকেশন এর একটি যাচাইকরণ আরো তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ. Performance and functional testing are the keys to বড় ডেটা পরীক্ষামূলক.

পণ্য ক্লাস্টার এবং অন্যান্য সহায়ক উপাদান ব্যবহার করে ডেটার টেরাবাইটের সফল প্রক্রিয়াকরণের যাচাইকরণ প্রকৌশল দ্বারা সম্পন্ন করা হয় বড় ডেটা স্বয়ংক্রিয়তা testing. As the processing is quite fast, high level of testing skills are required. Adding to this, in বড় তথ্য testing, data quality also plays an important role. Before you test the application, it is crucial to check the data quality as it is a part of the ডাটাবেজ testing. Various traits such as conformity, accuracy, duplication, consistency, validity, data completeness, etc are also involved.

Craving for more বড় ডেটা? Then grab a free ঠিক এখানে কপি.

বড় ডেটা Testing can be categorized into three stages:

পদক্ষেপ 1: ডেটা স্টেজিং বৈধকরণ

প্রথম পর্যায়ে বড় তথ্য testing is also known as a Pre-Hadoop stage which comprises of process validation.

  1. আরডিবিএমএস, ওয়েবলগ ইত্যাদির মতো বিভিন্ন উত্স থেকে সংগৃহীত ডেটা যাচাই করা যায় এবং তারপরে সিস্টেমে যুক্ত করা যায় বলে তথ্যের বৈধতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
  2. ডেটা ম্যাচ নিশ্চিত করার জন্য আপনার যুক্ত হওয়া ডেটার সাথে উত্সের ডেটা তুলনা করা উচিত Hadoop পদ্ধতি.
  3. নিশ্চিত হয়ে নিন যে সঠিক ডেটা বের করে যথাযথ এইচডিএফএসের স্থানে লোড করা হয়েছে

পদক্ষেপ 2: "মানচিত্র হ্রাস করুন" বৈধতা

Validation of “Map Reduce” is the second stage. ব্যবসায় logic validation on every node is performed by the tester. Post that authentication is done by running them against multiple nodes, to make sure that the:

  • মানচিত্র হ্রাস প্রক্রিয়া পুরোপুরি কার্যকর।
  • ডেটাতে, ডেটা একত্রিকরণ বা পৃথকীকরণের নিয়ম আরোপিত হয়।
  • কী-মান জোড় তৈরি করা আছে।
  • মানচিত্র-হ্রাস প্রক্রিয়া শেষে ডেটা বৈধকরণ সম্পন্ন হয়।

পদক্ষেপ 3: আউটপুট বৈধকরণ পর্যায়

The output validation process is the final or third stage involved in বড় তথ্য testing. The output data files are created and they are ready to be moved to an EDW (উদ্যোগ তথ্য ভাণ্ডার) বা প্রয়োজনীয়তা অনুসারে অন্য কোনও সিস্টেম। তৃতীয় পর্যায়ে গঠিত: 

  • রূপান্তর বিধি পরীক্ষা করে সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হয়।
  • লক্ষ্য সিস্টেমে এটি নিশ্চিত করা দরকার যে ডেটা সফলভাবে লোড হয়েছে এবং ডেটার অখণ্ডতা বজায় রয়েছে।
  • এর সাথে টার্গেটের ডেটা তুলনা করে এইচডিএফএস ফাইল সিস্টেমের ডেটা, এটি পরীক্ষা করা হয়েছে যে কোনও ডেটা দুর্নীতি নেই।

এছাড়াও পড়ুন: কীভাবে বড় ডেটা অটোমেশন ডেটা সায়েন্সকে প্রভাবিত করে

বড় ডেটা অটোমেশন টেস্টিং: গভীর প্রকার

আর্কিটেকচার টেস্টিং:

হাদুপ দ্বারা, খুব বড় পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় এবং এটি অত্যন্ত সংস্থানীয় নিবিড়। সুতরাং স্থাপত্য পরীক্ষাটি নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ বিগ ডেটা প্রকল্পের সাফল্য। যদি সিস্টেমটি ভুল বা খারাপভাবে ডিজাইন করা থাকে তবে এর ফলে কর্মক্ষমতা হ্রাস পেতে পারে এবং শেষের চাহিদা পূরণ করা হবে না। সুতরাং পারফরম্যান্স এবং ফেইল-ওভার পরীক্ষার পরিষেবাগুলি হ্যাডোপ পরিবেশে অনুশীলন করা উচিত।

কাজ শেষ করার সময়, মেমরির ব্যবহার, ডেটা থ্রুপুট এবং অনুরূপ সিস্টেম মেট্রিক্স পরীক্ষা করা পারফরম্যান্স পরীক্ষার একটি অংশ। ফেইলওভার টেস্ট সার্ভিসের মূল লক্ষ্য হল সেটা খুঁজে বের করা তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ ডেটা নোডগুলির ব্যর্থতার ক্ষেত্রে ত্রুটিহীনভাবে ঘটে

পারফরম্যান্স টেস্টিং:

জন্য বড় তথ্য, কর্মক্ষমতা পরীক্ষায় নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

  • ডেটা ইনজেশন এবং পুরো:  The tester verifies at this stage how the fast system can get through data from various data source. Identifying different message that the queue can process in a given time frame is involved in testing. It also comprises of how swiftly data can be inserted into a fundamental data store for example Rate of insertion into Mongo and Cassandra ডাটাবেজ.
  • তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ:  এতে, গতি যাচাই করা হয় যার সাহায্যে প্রশ্ন বা মানচিত্র হ্রাস কাজ সম্পাদিত হয়। পরীক্ষা করা হচ্ছে তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ বিচ্ছিন্ন অবস্থায় যখন অন্তর্নিহিত ডেটা স্টোরটি ডাটা সেটের মধ্যে দখল করা হয় তখন এটিও অন্তর্ভুক্ত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, অন্তর্নিহিত এইচডিএফএস -এ মানচিত্রের কাজ কমিয়ে আনা।
  • উপ-উপাদান পারফরম্যান্স: এই সিস্টেমগুলি তৈরির জন্য একাধিক উপাদান ব্যবহৃত হয় এবং পৃথকভাবে এই উপাদানগুলির প্রতিটি পরীক্ষা করা অত্যাবশ্যক। উদাহরণস্বরূপ, কীভাবে দ্রুত বার্তাটি সূচকযুক্ত ও গ্রাস করা হয়, মানচিত্র কাজগুলি হ্রাস করে, ক্যোয়ারি পারফরম্যান্স, অনুসন্ধান এবং আরও অনেক কিছু করে।

এছাড়াও পড়ুন: কীভাবে বড় ডেটা অটোমেশন ডেটা সায়েন্সকে প্রভাবিত করে

বড় ডেটা টেস্টিং: আসল গুরুত্ব

বড় ডেটা স্বয়ংক্রিয়তা Testing helps one to find out that the data in hand is qualitative, precise and healthy. The data collected from a number of sources and channels is confirmed which helps in further decision making. বড় ডেটা Testing is quite important as there are a number of reasons for the same. Given below is the list of them.

1. আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ 

যখন তথ্য আসল মানুষের হাতে যায়, তখন এটি একটি ইতিবাচক বৈশিষ্ট্য হয়ে ওঠে। সুতরাং আপনি যখন নিজের সাথে সঠিক ধরণের ডেটা পাবেন তখন সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এটি একটি দুর্দান্ত সহায়তা হবে। এটি সকল ধরণের ঝুঁকি বিশ্লেষণে সহায়তা করে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় অবদান রাখে এমন ডেটা কেবল ব্যবহৃত হয়।

2. ডেটা নির্ভুলতা 

যে ডেটা বিশ্লেষণ করতে হবে তা সন্ধান করা উচিত এবং তারপরে এটি খনন করার আগে আপনার ডেটাটিকে কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তর করা উচিত। সঠিক ধরণের ডেটা থাকা ব্যবসায়ের জন্য আশীর্বাদ কারণ এটি দুর্বল অঞ্চলগুলির ঘনত্বকে সহায়তা করে এবং প্রতিযোগিতাকে পরাভূত করতে লোকদের প্রস্তুত করে।

৩. আরও ভাল কৌশল এবং উন্নত বাজার লক্ষ্যসমূহ

সঙ্গে সঙ্গে বিগ ডেটা ব্যবহার you can have better decision making a strategy or automate the decision making process. All the validated data should be collected, analyzed, understand the user behavior and make sure that all of them is present in the সফটওয়্যার testing process so you can find out something when required. By looking at the information, you can optimize ব্যবসায় strategies by using বড় তথ্য পরীক্ষা।

৪. লাভ এবং হ্রাস হ্রাস বৃদ্ধি 

If the data is precisely analyzed then the loss in ব্যবসায় will be minimal. If the collected data is of poor quality, the ব্যবসায় will go through huge losses. Valuable data from structured and semi-structured information should be isolated so that no mistakes take place when there is customer dealing.

পেয়েছিলাম একটি বড় ডেটা project in head? Then reach out to us for a consultation.

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: