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大数据，是指一个公司创造或收集的“结构化”、“半结构化”或者“非结构化”的海量数据集合。它的意义不在于掌握的数据量是最大的，而在于能否有效、专业的对这些数据进行加工处理，并让这些海量的、多样化的数据产生最大的价值。大数据的主要特征:数据体量大、数据多样化、数据价值高、数据时效性；数据的链路：数据采集-->数据存储-->数据清洗/转换-->数据建模-->数据计算-->数据展示数据采集这一块。主要是我

在测试应用程序之前，有必要检查数据的质量，应该被视为数据库测试的一部分。大数据测试是对大数据应用程序的测试过程，以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时，平稳无差错地运行。测试大数据应用更多的是对其数据处理的验证，而不是测试软件产品的单个功能。大数据应用的性能测试涉及对海量结构化和非结构化数据的测试，需要特定的测试方法来测试如此海量的数据。

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Spark streaming接收kafka、Flume、HDFS、套接字等各种来源实时输入数据，进行处理，处理后结构数据可存储到文件系统、数据库，或显示在可视化图像中；Hive 是构建在Hadoop HDFS上的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL查询功能，主要完成海量数据的分析和计算。可以实现高吞吐量的，具备容错机制的实时流数据的处理；Spark和hive结合的比

ES库查询语法