大數(shù)據(jù)性能測試方案-V0

1、編號(hào): 密級(jí):XXX大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能測試方案V1 -1.0擬制人：審核人：批準(zhǔn)人：2016 年 01 月 08 日文件變更記錄*A -增加 M -修訂 D -刪除版本號(hào)日期變更類型(A*M*D )修改人摘要審核人備注V1.02016-01-08A新建性能測試方案目錄目錄I1引言11.1 編寫目的11.2 測試目標(biāo)11.3 讀者對(duì)象11.4術(shù)語定義12環(huán)境搭建12.1測試硬件環(huán)境 12.2軟件環(huán)境23測試范圍23.1測試功能點(diǎn)23.2測試類型23.3性能需求33.4準(zhǔn)備工作33.5測試流程34. 業(yè)務(wù)模型44.1基準(zhǔn)測試44.1.1 Hadoop/ Spark 讀取算法的基準(zhǔn)測試 44.1.2 H

2、adoop/ Spark 寫入算法的基準(zhǔn)測試 54.1.3 Hadoop/ Spark 導(dǎo)入算法的基準(zhǔn)測試 64.1.4 Hadoop/ Spark 導(dǎo)出算法的基準(zhǔn)測試 74.2負(fù)載測試84.2.1 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入算法的負(fù)載測試 84.2.2 Hadoop/ Spark并行導(dǎo)入/導(dǎo)出算法的負(fù)載測試 94.3穩(wěn)定性測試104.3.1 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出算法,7*24小時(shí)穩(wěn)定性測試 105測試交付項(xiàng)126測試執(zhí)行準(zhǔn)則126.1測試啟動(dòng)126.2測試執(zhí)行126.3測試完成137角色和職責(zé)138時(shí)間及任務(wù)安排139風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)急149.1影響方案

3、的潛在風(fēng)險(xiǎn) 149.2應(yīng)急措施141引言1.1編寫目的本測試方案將對(duì) XXX大數(shù)據(jù)平臺(tái)的測試方案、測試范圍，測試的軟件硬件環(huán)境、測試進(jìn)度、測試 人員的分工和職責(zé)以及測試流程進(jìn)行詳細(xì)的定義和整體的描述。1.2測試目標(biāo)本次性能測試的目標(biāo)是檢測 XXX大數(shù)據(jù)平臺(tái)在服務(wù)器上運(yùn)行時(shí)，了解該服務(wù)器的各項(xiàng)性能情 況。1.3讀者對(duì)象本方案的預(yù)期讀者是：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、測試人員、運(yùn)維人員和其他相關(guān)人員。1.4術(shù)語定義術(shù)語定義性能測試通過自動(dòng)化的測試工具模擬多種正常、峰值以及異常負(fù)載條件來對(duì)系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指 標(biāo)進(jìn)行測試場景用于根據(jù)性能要求定義在每一個(gè)測試會(huì)話進(jìn)行期間發(fā)生的事件事務(wù)表示要度量的取終指疋的某個(gè)特疋業(yè)務(wù)2環(huán)

4、境搭建2.1測試硬件環(huán)境服務(wù)器名數(shù)量期望到位階段備注服務(wù)器1開發(fā)提測前2.2軟件環(huán)境資源名稱配置3測試范圍3.1測試功能點(diǎn)編號(hào)測試點(diǎn)對(duì)應(yīng)算法備注1Hadoop讀取2Hadoop 寫入3Hadoop 導(dǎo)入4Hadoop導(dǎo)出5Spark讀取6Spark寫入7Spark導(dǎo)入8Spark導(dǎo)出3.2測試類型類型定義備注基準(zhǔn)測試單事物單用戶測試，目的是對(duì)選擇的單用戶在無壓力情況下（無額外進(jìn)程運(yùn)行并占用系統(tǒng)資源）情況下，獲取系統(tǒng)處理單請求 的情況負(fù)載測試通過逐步增加系統(tǒng)負(fù)載，測試系統(tǒng)性能的變化穩(wěn)定性測試通過給系統(tǒng)加載一定業(yè)務(wù)壓力，運(yùn)行7*24小時(shí)，以此檢測系統(tǒng)是否穩(wěn)定運(yùn)行。3.3性能需求名稱指標(biāo)備注CPU使

5、用率不高于80%內(nèi)存使用率不高于80%I/O使用率不高于80%響應(yīng)時(shí)間Network使用率不高于80%3.4準(zhǔn)備工作1. 測試功能點(diǎn)全部通過功能測試，確保功能上沒有問題；2. 測試環(huán)境服務(wù)器已搭建，被測項(xiàng)目已部署；3. 準(zhǔn)備測試客戶機(jī)；4. 準(zhǔn)備好測試數(shù)據(jù)；5. 創(chuàng)建測試場景，并配置好每個(gè)場景的設(shè)置；6. 測試過程中保存好測試數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，并規(guī)范對(duì)執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行命名3.5測試流程Sr &I円？0 J U陡I標(biāo)確宣KFT |.?=1|；住我梓時(shí)測試JiJt% ； *1 |v1HEs舉性疆試.一牯黑令析4.測試策略4.1基準(zhǔn)測試4.1.1 Hadoop/ Spark讀取算法的基準(zhǔn)測試場景1:數(shù)據(jù)容

6、量100G時(shí)，進(jìn)行讀取算法的基準(zhǔn)測試用例名稱數(shù)據(jù)量100G，讀取功能的基準(zhǔn)測試算法讀取驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的讀取測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的讀取算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G讀取操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行Hadoop/ Spark的讀取代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，進(jìn)行讀取算法的基準(zhǔn)測試用例名稱數(shù)據(jù)量500G，讀取功能的基準(zhǔn)測試算法讀取驗(yàn)證功能Hadoop/

7、 Spark的讀取測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的讀取算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量 500G讀取操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行Hadoop/ Spark的讀取代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3 :數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，進(jìn)行讀取算法的基準(zhǔn)測試用例名稱數(shù)據(jù)量1T，讀取功能的基準(zhǔn)測試算法讀取驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的讀取測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的讀取算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T讀取操作時(shí)，redpowe

8、r服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行Hadoop/ Spark的讀取代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark4.1.2 Hadoop/ Spark寫入算法的基準(zhǔn)測試場景1:數(shù)據(jù)容量100G時(shí)，進(jìn)行寫入算法的基準(zhǔn)測試用例名稱數(shù)據(jù)量100G，寫入功能的基準(zhǔn)測試算法寫入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的寫入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的寫入算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G寫入操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G

9、2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行Hadoop/ Spark的寫入代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，進(jìn)行寫入算法的基準(zhǔn)測試用例名稱數(shù)據(jù)量500G，寫入功能的基準(zhǔn)測試算法寫入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的寫入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的寫入算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量 500G寫入操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行Hadoop/ Spark的寫入代碼運(yùn)行結(jié)果類別

10、CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3 :數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，進(jìn)行寫入算法的基準(zhǔn)測試用例名稱數(shù)據(jù)量1T,寫入功能的基準(zhǔn)測試算法寫入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的寫入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的寫入算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T寫入操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行Hadoop/ Spark的寫入代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark4.1.3 Hadoop/ Spark

11、導(dǎo)入算法的基準(zhǔn)測試場景1:數(shù)據(jù)容量100G時(shí)，進(jìn)行導(dǎo)入算法，查看服務(wù)器的相關(guān)性能指標(biāo)用例名稱數(shù)據(jù)量100G，導(dǎo)入功能的基準(zhǔn)測試算法導(dǎo)入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的導(dǎo)入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的導(dǎo)入算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G導(dǎo)入操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)入代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，進(jìn)行導(dǎo)入算法，查看服務(wù)器的相關(guān)性能指標(biāo)用例名

12、稱數(shù)據(jù)量500G，導(dǎo)入功能的基準(zhǔn)測試算法導(dǎo)入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的導(dǎo)入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的導(dǎo)入算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量 500G導(dǎo)入操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)入代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3 :數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，進(jìn)行導(dǎo)入算法，查看服務(wù)器的相關(guān)性能指標(biāo)用例名稱數(shù)據(jù)量1T,導(dǎo)入功能的基準(zhǔn)測試算法導(dǎo)入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的導(dǎo)入測試測試目的

13、對(duì)比Hadoop/ Spark的導(dǎo)入算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T導(dǎo)入操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)入代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark4.1.4 Hadoop/ Spark導(dǎo)出算法的基準(zhǔn)測試場景1 :數(shù)據(jù)容量100G時(shí)，進(jìn)行導(dǎo)出算法，查看服務(wù)器的相關(guān)性能指標(biāo)用例名稱數(shù)據(jù)量100G，導(dǎo)岀功能的基準(zhǔn)測試算法導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的導(dǎo)出測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的導(dǎo)出算法，

14、進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G導(dǎo)出操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)出代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，進(jìn)行導(dǎo)出算法，查看服務(wù)器的相關(guān)性能指標(biāo)用例名稱數(shù)據(jù)量500G，導(dǎo)岀功能的基準(zhǔn)測試算法導(dǎo)岀算法驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的導(dǎo)出測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的導(dǎo)出算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量500G導(dǎo)出操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)

15、備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3.客戶端執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)出代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3 :數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，進(jìn)行導(dǎo)出算法，查看服務(wù)器的相關(guān)性能指標(biāo)用例名稱數(shù)據(jù)量1T,導(dǎo)岀功能的基準(zhǔn)測試算法導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark的導(dǎo)出測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的導(dǎo)出算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T導(dǎo)出操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)

16、出代碼運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark4.2負(fù)載測試421 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入算法的負(fù)載測試場景1:數(shù)據(jù)容量100G時(shí)，并行讀取/寫入算法的混合測試場景用例名稱數(shù)據(jù)量100G，并行讀取/寫入的負(fù)載測試算法讀取/寫入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark

17、的讀取/寫入算法運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，并行讀取/寫入算法的混合測試場景用例名稱數(shù)據(jù)量500G，并行讀取/寫入的負(fù)載測試算法讀取/寫入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量 500G操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入算法運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONET

18、WORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3 :數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，并行讀取/寫入算法的混合測試場景用例名稱數(shù)據(jù)量1T,并行讀取/寫入的負(fù)載測試算法讀取/寫入驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入算法運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark422 Hadoop/ Sp

19、ark并行導(dǎo)入/導(dǎo)出算法的負(fù)載測試場景1:數(shù)據(jù)容量100G時(shí)，并行導(dǎo)入/導(dǎo)出算法的混合場景測試用例名稱數(shù)據(jù)量100G，并行導(dǎo)入/導(dǎo)岀的負(fù)載測試算法導(dǎo)入/導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行導(dǎo)入/導(dǎo)出測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行導(dǎo)入/導(dǎo)出，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)入/導(dǎo)出算法運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，并

20、行讀取/寫入算法的混合場景測試用例名稱數(shù)據(jù)量500G，并行導(dǎo)入/導(dǎo)岀的負(fù)載測試算法導(dǎo)入/導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行導(dǎo)入/導(dǎo)出測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行導(dǎo)入/導(dǎo)出，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量 500G操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)入/導(dǎo)出算法運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3 :數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，并行讀取/寫入算法的混合場景測試用例名稱數(shù)據(jù)量1T,并行導(dǎo)入/導(dǎo)岀的

21、負(fù)載測試算法導(dǎo)入/導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行導(dǎo)入/導(dǎo)出測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行導(dǎo)入/導(dǎo)出，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的導(dǎo)入/導(dǎo)出算法運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark4.3穩(wěn)定性測試431 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入得入/導(dǎo)出算法，7*24小時(shí)穩(wěn)定性測試場景1:數(shù)據(jù)容量100G時(shí)，并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn)定性測試用例名稱

22、數(shù)據(jù)量100G，并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn) 定性測試算法讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn)定性測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量100G操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量100G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出算法，運(yùn)行時(shí)長 7*24小時(shí)運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景2 :數(shù)據(jù)容量500G時(shí)，并行讀取/寫

23、入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn)定性測試用例名稱數(shù)據(jù)量500G，并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn) 定性測試算法讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn)定性測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量 500G操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量500G2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出算法，運(yùn)行時(shí)長 7*24小時(shí)運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkSpark場景3

24、:數(shù)據(jù)容量1T時(shí)，并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn)定性測試用例名稱數(shù)據(jù)量1T，并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)岀穩(wěn)定 性測試算法讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)岀驗(yàn)證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出穩(wěn)定性測試測試目的對(duì)比Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出，進(jìn)行數(shù)據(jù)容量1T操作時(shí)，redpower服務(wù)器運(yùn)行情況前置條件操作步驟1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)容量1T2. 對(duì)redpower服務(wù)器進(jìn)行資源監(jiān)控3. 客戶端并行執(zhí)行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入/導(dǎo)入/導(dǎo)出算法，運(yùn)行時(shí)長 7*24小時(shí)運(yùn)行結(jié)果類別CPU使用率內(nèi)存使用率I/ONETWORK響應(yīng)時(shí)間備注HadoopSparkS

25、park5測試交付項(xiàng)測試階段提交文檔文檔要求測試方案XXX大數(shù)據(jù)平臺(tái)-性能測試方案1、測試經(jīng)理制定項(xiàng)目的測試計(jì)劃測試設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)XXX大數(shù)據(jù)平臺(tái)-性能測試用例1、測試人員編寫項(xiàng)目所有測試用例2、 評(píng)審?fù)ㄟ^后導(dǎo)入到禪道中，并上傳至SVN服 務(wù)器測試報(bào)告XXX大數(shù)據(jù)平臺(tái)-性能測試報(bào)告1、主導(dǎo)測試完成測試報(bào)告2、包括性能指標(biāo)分析圖6測試執(zhí)行準(zhǔn)則6.1測試啟動(dòng)在開始進(jìn)行測試時(shí)必需滿足的條件。這些條件涉及：1. 開發(fā)提測checklist內(nèi)容符合要求，已提交至測試部門。2. 系統(tǒng)功能測試已通過。3. 性能測試方案、測試流程、測試進(jìn)度的制訂已完成，并經(jīng)過嚴(yán)格評(píng)審。4. 性能測試所需的資源已經(jīng)到位。5. 測試組人員配置合理，測試人員的工作技能符合測試要求。6. 性能測試所需的軟、硬件和操作系統(tǒng)等測試環(huán)境準(zhǔn)備完畢。6.2測試執(zhí)行1. 根據(jù)測試方案相關(guān)測試環(huán)境的內(nèi)容，檢查測試環(huán)境（包括硬件及軟件），確保測試環(huán)境符合要求。2. 對(duì)于測試用例的描述信息， 按測試意圖對(duì)每一個(gè)測試用例設(shè)計(jì)操作流程中重要環(huán)節(jié)的動(dòng)作、輸入數(shù)據(jù)和預(yù)期的反映（注：此流程可不必詳細(xì)到每一個(gè)具體的步驟，但應(yīng)確保測試執(zhí)行人員可以據(jù)此信息順利執(zhí)行，而不必詢問測試用例的開發(fā)人員）。3. 執(zhí)行測試活動(dòng)，并記錄執(zhí)行日期，對(duì)于每個(gè)測試用例還應(yīng)記錄關(guān)鍵操作步驟