一、基礎技能培訓內容
在鄭州的大數據產品測試培訓中，基礎技能的培訓是重要的組成部分。這部分內容旨在為后續(xù)深入學習大數據測試打下堅實的基礎。
首先是編程語言相關知識。JavaSE是其中的關鍵部分，涵蓋Java基礎語法、面向對象、JavaAPI、MySQL數據庫及SQL語句、JDBC、線程、網絡編程、反射等內容。雖然做大數據不需要深入學習Java技術，但掌握JavaSE相關知識是必不可少的，它是學習大數據的基礎知識。同時，Scala作為一種新語言，主要用于后續(xù)階段的語言基礎學習，也是需要了解的內容。
前端知識方面，包括HTML基礎知識、css基礎知識、JavaScript、Jquery、XML&版本控制等。靜態(tài)網頁基礎部分如HTML和CSS，是第一階段的學習內容。JavaWeb的學習則能讓學員了解前端的簡單知識，這有助于提高前端后端交流的效率。
企業(yè)級開發(fā)框架方面，像Spring、Spring mvc、SpringBoot、MyBatis等框架的學習，也是大數據測試培訓基礎階段的重要內容。這些框架知識能夠讓學員對整個開發(fā)流程有更深入的理解，為大數據測試中的相關操作提供知識儲備。
二、大數據技術框架相關培訓內容
（一）Linux系統(tǒng)及相關知識 由于大數據相關軟件大多在Linux上運行，所以Linux系統(tǒng)的學習非常重要。在培訓中，會涉及Linux基礎知識、CentOS安裝部署基礎概念、常用命令管理、常用Shell編程命令等內容。扎實的Linux知識不僅有助于大數據測試工作，而且在許多編程語言中也能得到應用。
（二）大數據核心框架知識 1. Hadoop生態(tài)體系 - HDFS：學員會學習HDFS概念、HDFS內部結構與讀寫原理、HDFS故障讀寫容錯與備份機制、Zookeeper、HDFSHA及Federation聯(lián)邦等。Hadoop作為分布式系統(tǒng)基礎架構，其核心組件如HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等都是學習的重點內容。 - MapReduce：培訓內容包括MapReduce編程基礎、MapReduce執(zhí)行過程、MR原理、分片混洗等。 - HBase：涉及HBase模型坐標結構訪問場景、HBase訪問Shell接口、HBase訪問API接口、HBaseRowkey設計、HBase合并分裂數據定位等方面的學習。 - Hive：核心工作是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張數據庫表，并提供HQL(Hive SQL)查詢功能。 2. Spark生態(tài)體系 - 會學習Scala、Spark等內容，以及相關項目，如交通領域汽車流量監(jiān)控項目等。Spark專注于在集群中并行處理數據，使用RDD(彈性分布式數據集)處理RAM中的數據。 3. 其他框架 - Kafka課程體系也是培訓內容的一部分，Kafka在大數據的處理流程中扮演著重要角色。 - Flink課程體系也會被涉及，這種技術在一些大廠如阿里常用，是*的大數據處理技術之一。 - 還有Redis，包括Redis概念、Redis配置、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作、Redis Sentinel、Redis Cluster等內容的學習。
三、數據處理工具相關培訓內容
（一）數據采集工具 1. NG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數據發(fā)送方，用于收集數據，同時對數據進行簡單處理。 2. Logstash是開源的服務器端數據處理管道，能夠同時從多個來源采集數據、轉換數據，然后將數據發(fā)送到“存儲庫”中。
（二）數據轉移工具 Sqoop是用來將關系型數據庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型數據庫中的數據導入到Hadoop中，也可以將Hadoop中的數據導入到關系型數據庫中。另外，DataX也具備類似的數據轉移功能。
四、大數據質量特性相關培訓內容
借鑒ISO9126軟件質量模型標準中的6大特性（功能性、易用性、可靠性、效率性、可維護性、可移植性），大數據產品測試培訓中也會涉及相關內容。
（一）功能性方面 1. 數據全面性：質疑拿到的爬蟲數據對應的友商是否全面，除了友商A的數據應該獲取，友商B、C、D的數據是否有考慮；每個友商選取的對標門店是否具有代表性等，通常在需求評審階段提出。 2. 數據完整性：要質疑拿到的數據是否完整，例如數據確保指定時間范圍內每天有數據，排除被風控了的情況；還要檢查數據是否重復，如同1條URL對應2條結果數據。 3. 數據合理性：需要質疑拿到的數據是否符合數據庫規(guī)定類型、以及是否出現異常值。 4. 數據準確性：質疑拿到數據的結果表與數據源頭表是否一致，可能源表經過A -> B ->.的轉換過程，要確保數據的準確性。
（二）易用性方面 主要是考慮在大數據測試過程中，相關工具和流程是否便于使用，例如數據采集工具是否易于配置，數據處理流程是否易于操作等內容。雖然這部分內容可能相對較難量化，但在實際的大數據產品測試中是不可忽視的。
綜上所述，鄭州的大數據產品測試培訓涵蓋了從基礎技能到大數據技術框架、數據處理工具以及大數據質量特性等多方面的內容，這些內容旨在培養(yǎng)學員全面的大數據產品測試能力。
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