《性能测试的实践价值与JMeter实战指南》摘要 在AI时代背景下，性能测试不仅没有过时，反而成为保障系统稳定性的关键环节。本文介绍了一本聚焦JMeter实战的原创书籍，它打破传统教程的局限，通过"理论+实战+AI"三维度构建完整知识体系： 系统讲解性能测试原理与JMeter高阶应用 提供电商秒杀等真实案例的全流程演练 创新性融入AI辅助测试的前沿实践 配备可落地的附录工具与配

《JMeter核心技术、性能测试与性能分析》一书系统介绍了JMeter工具的使用，重点讲解了WebSocket和Dubbo等第三方取样器的配置方法。书中通过电商秒杀系统等实战案例，全面展示了性能测试流程，包括脚本编写、压测执行和瓶颈分析。作者强调性能测试在当今技术环境下依然重要，并分享了AI辅助测试等前沿实践。该书适合测试工程师、技术经理及高校师生阅读，是一本兼顾理论与实践的实用指南。

一、CK 分布式表和本地表（1）CK是一个纯列式存储的数据库，一个列就是硬盘上的一个或多个文件（多个分区有多个文件），关于列式存储这里就不展开了，总之列存对于分析来讲好处更大，因为每个列单独存储，所以每一列数据可以压缩，不仅节省了硬盘，还可以降低磁盘IO。（2）CK是多核并行处理的，为了充分利用CPU资源，多线程和多核必不可少，同时向量化执行也会大幅提高速度。（3）提供SQL查询接口，CK的客户端

因为数据处理任务会涉及到数据的转换和处理，所以从数据任务中解析血缘也是获取数据血缘的渠道之一，Spark 是大数据中数据处理最常用的一个技术组件，既可以做实时任务的处理，也可以做离线任务的处理。如下图3-1-10所示，在Spark的官方文档链接https://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-syntax-qry-explain.html#content中，

摘要：性能测试工具经历了从开发工程师自测到专业工具发展的过程，1998年Jmeter和1999年LoadRunner问世标志着性能测试进入专业化阶段。随着云计算和AI发展，云服务和智能化测试工具成为趋势。主流工具包括Jmeter（开源易用）、LoadRunner（商业强大）、WebLoad（高并发支持）、NeoLoad（多功能）等，各有优缺点。Jmeter凭借开源免费、社区支持强大等特点，成为中小

元数据管理：在前面已经提到，元数据是描述其他数据的数据，是数据资产管理的核心，如果没有元数据管理，用户在使用数据时，就不知道数据是什么、包含了什么信息，自己需要的数据在哪里等，只有做好了元数据的管理，才能让数据更容易被检索，才能让数据的使用者快速的找到自己需要的数据。主数据的管理可以进一步提高数据的价值，提升数据对业务的响应速度。加强数据治理：通常来说，数据治理是做好数据资产管理的核心，通过不断的

联童科技是一家智能化母婴童产业平台，从事母婴童行业以及互联网技术多年，拥有丰富的母婴门店运营和系统开发经验，在会员经营和商品经营方面，能够围绕会员需求，深入场景，更贴近合作伙伴和消费者，提供最优服务产品，公司致力于以技术来驱动母婴童产业的发展，公司也希望借助于大数据为客户提供更多智能数据分析和决策分析，大数据是公司重点发展的一部分，公司从成立初期起就搭建了大数据团队，有了大数据团队后，大数据调度平

一、ODS层ODS 全称是 Operational Data Store，一般对应的是操作性数据存储，直接面向主题的，也叫数据运营层，通常是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就是通常说的 ETL 之后的数据存入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。但是，这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪(例如有一条数据

atlas 是apache下的大数据的元数据管理和数据治理平台，是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。支持对hive、storm、kafka、hbase、sqoop等进行元数据管理以及以图库的形式展示数据的血缘关系。•各种Hadoop和非Hadoop元

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，一般生产上建议以共享分片的形式来部署。 但是MongoDB官方也提供了其它语言的客户端操作API。如下图所示：提供了C、C++、C#、.net、GO、java、Node.js、PHP、python、scala等各种语言的版本，如下图所示：MongoDB的操作分为同步操作和异步操作以及响应式编程操作一、同步操作API官方JAVA