【rainbowzhou 面试5/101】技术提问--大数据测试中遇到的问题？举例说明一下

上篇【rainbowzhou 面试4/101】技术提问中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应地测试方法。那么在实际大数据项目过程中，会遇到哪些问题呢？本篇就带你了解大数据测试过程中遇到的一些经典测试问题，并针对问题如何解决及经验教训进行相应说明，希望对大家有所帮助。

大数据测试的流程

大数据测试的流程可以简单的理解为将源数据导入到目标地后，进行应用或展示。具体可以拆分为：

1. 对源数据分析（数据库、文本等）结果验证，关注的点为从哪儿来到哪儿去，不同类型等；
2. 业务转换逻辑实现验证，关注的点为中间数据流转的准确性、完整性、一致性等；
3. 校验数据经过转换载入到目标表的过程，关注的点同样为完整性、一致性、及时性等；
4. 数据质量检查，关注的点为常见异常值的处理等；

此外，还可以参照传统测试流程：接到需求后，进行梳理业务需求和设计测试策略，再创建、设计、执行测试计划、用例等，提出Bug，修复后回归验证。

大数据测试中的典型问题

数据质量问题和数据处理过程中的问题

数据本身的质量问题，以及数据处理过程中各种处理方式和结果是否满足预期，是否与业务逻辑不相符，是否影响后续业务使用等问题，这些问题通常发生在数据的ETL阶段。常见的问题如下。

• 数据记录不唯一
• 数据流转过程中Null值的处理问题
• 数据处理过滤条件不正确
• 处理前后的数据不一致或有部分数据丢失
• 处理前后的数据列顺序错误
• 数据约束关系不正确
• 业务数据的有效性

数据SQL问题

SQL测试是大数据测试中不可或缺的环节，对于外行而言经常将大数据测试理解为写SQL。原因就在于数据收集、数据处理过程中，都会使用到各种SQL。所以我们需要关注SQL语法、应用场景和检索结果等是否正确。常见的问题如下。

• SQL未对异常数据进行处理，导致数据统计结果不符预期
• 左右连接使用不正确，可能原因不满足业务逻辑需要
• 数据库索引未使用正确
• SQL函数不兼容，可能原因：不同数据库导致，同一数据库不同版本导致

Hadoop应用相关问题

• 数据倾斜
  • Spark中的数据倾斜分为Spark Streaming和Spark SQL
  • 具体表现为单个 Executor 执行时间特别久，整体任务卡在某个阶段不能结束
  • 正常运行的任务突然失败
  • Executor lost，OOM，Shuffle 过程出错
  • Driver OOM
  • Hadoop中的数据倾斜分为MapReduce和Hive，一个是程序，一个是SQL
  • 具体表现为Reduce阶段卡在99.99%，一直不能结束，可能有一个或多个Reduce
  • 各种container报错OOM
  • 读写的数据量极大，超过其他正常的Reduce
  • 伴随着数据倾斜，任务被自动kill等
  • 数据倾斜是指在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上 计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。数据倾斜会发生在数据开发 的各个环节中。典型的有Hadoop和Spark应用：
  • Hadoop中的数据倾斜
  • Spark中的数据倾斜
• Worker资源分配问题
  • 当处理的数据很大时，任务会被拆分为多个task，如果按照默认分配的Worker（比较少），那么会导致集群资源空闲，未能充分利用。就会导致运行时间过长。解决方式在启动处理大数据量类型的任务时，需要指定资源参数
• Worker内存分配过小
  • 当先用小数据量进行测试通过后，在进行大数据量测试时，平台会自动“杀死”该任务。主要原因可能就是内存超出而被“杀死”
  • 解决方式可以先在本地运行程序，查看内存占用情况。再进行推断配置数据是否符合业务场景和线上使用预期，避免上线后的风险

如何解决数据倾斜问题

• 解决数据倾斜的思路：

1. 业务逻辑：我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜，比如上面的例子，可以单独对这两个城市 做 count，最后和其它城市做整合。
2. 程序层面：比如说在 Hive 中，经常遇到 count（distinct）操作，这样会导致最终只有一个 Reduce， 我们可以先 group 再在外面包一层 count，就可以了。
3. 调参方面：Hadoop 和 Spark 都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜，合理利用它们就能解决大部分问题。

• 从业务和数据上解决数据倾斜：很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的，例如数据分布不均匀。

1. 有损的方法：找到异常数据，比如ip为 0的数据，过滤掉。
2. 无损的方法：对分布不均匀的数据，单独计算。先对key做一层 hash，先将数据打散让它的并行度变大，再汇集。

• Hadoop 平台的优化方法

1. map join 方式
2. count distinct 的操作，先转成 group，再 count
3. hive.groupby.skewindata=true
4. 设置 map 端输出、中间结果压缩。（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率）

• Spark 平台的优化方法

1. map join 方式
2. 设置 rdd 压缩
3. 合理设置 driver 的内存
4. Spark SQL 中的优化和 Hive 类似

以上主要介绍了大数据测试中的典型问题、可能产生的原因以及对应的解决方法。当然实际项目中，还会遇到形形色色的问题以及各种各样的坑，例如hadoop组件版本不兼容、性能要求未达到预期、硬件资源不足等等，都需要我们在日常工作中处理与解决，并且不断的积累总结，这样才能不断进步～

参考资源：

• 《大数据测试技术与实践》--艾辉

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