制造采购产品线数据报表
案例介绍
用dataX，异构用kettle ETL 抽取 到hadoop用hive存储,用mapreduce/spark处理器sql查询出
数据与业务库数据对比验证完整性准确性：字段自身检查（数值不为负，比值大于100%）、数
据横向（表内字段间的逻辑关系,表之间，不同系统间对比一致）对比、纵向对比（聚合汇总，
明细表汇总到曲线图）,再次 ETL 到 ODS， DWD，DWS 层的数据准备测试，梳理数据指标及
计算逻辑，编写思维导图，用例评审，编写 测试计划和方案，执行测试以及对缺陷的跟踪
闭环，转用户UAT 验收，出具报告
2.报表负载测试：提取需求 TPS，响应时间指标，TPS*响应时间计算大概并发数，jmeter
添加插件监控 CPU 利用率，持续施压查看 CPU 警戒值得出最优最大 TPS
制造采购产品线数据报表
案例介绍
1.Flink采集的离线实时业务库数据,相同mysql业务库用sqoop,不同业务库数据
用dataX，异构用kettle ETL 抽取 到hadoop用hive存储,用mapreduce/spark处理器sql查询出
数据与业务库数据对比验证完整性准确性：字段自身检查（数值不为负，比值大于100%）、数
据横向（表内字段间的逻辑关系,表之间，不同系统间对比一致）对比、纵向对比（聚合汇总，
明细表汇总到曲线图）,再次 ETL 到 ODS， DWD，DWS 层的数据准备测试，梳理数据指标及
计算逻辑，编写思维导图，用例评审，编写 测试计划和方案，执行测试以及对缺陷的跟踪
闭环，转用户UAT 验收，出具报告
2.报表负载测试：提取需求 TPS，响应时间指标，TPS*响应时间计算大概并发数，jmeter
添加插件监控 CPU 利用率，持续施压查看 CPU 警戒值得出最优最大 TPS
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