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‌Hadoop生态测试焦点‌

1. ‌MapReduce作业验证‌

   • ‌数据分片完整性‌：验证InputSplit逻辑与跨节点数据一致性（如使用MRUnit模拟测试）
   • ‌Shuffle过程审计‌：监测跨节点数据传输时的数据丢失率（例：通过NameNode日志分析）
   • ‌容错能力测试‌：模拟DataNode宕机时副本重建机制（故障注入工具实践）

2. ‌HDFS存储验证‌

   # 典型测试用例：写一致性校验 hdfs dfs -put largefile.dat /test hdfs fsck /test -blocks # 验证块分布与副本数

   • ‌异常场景覆盖‌：网络分区时的写入冲突、NameNode HA切换测试

‌Spark场景专项测试‌

1. ‌混合架构测试策略‌
   • ‌数据管道完整性测试‌：模拟HDFS→Spark Streaming→Kafka的数据流断点续传
   • ‌资源竞争监控‌：YARN队列调度冲突测试（CPU/内存抢占场景复现）
   • ‌版本升级回归‌：API兼容性矩阵测试（尤其关注Shuffle服务变更点）

‌测试工具链实战组合‌

• ‌故障注入‌：Chaos Monkey集群破坏测试
• ‌性能基准‌：HiBench对比Hadoop/Spark任务耗时曲线
• ‌数据质量‌：Great Expectations验证ETL结果集分布
• ‌监控体系‌：Prometheus+Granfana实时捕获Executor内存泄漏

‌典型测试案例解析‌

‌场景：Spark流处理丢失数据溯源‌

1. 在Structured Streaming中注入网络延迟
2. 检查Checkpoint机制恢复偏移量准确性
3. 验证Watermark对迟到数据的处理策略

// 模拟事件时间乱序 testStream.withWatermark("eventTime", "10 minutes") .assertTimeoutPolicy(Drop)