1. 數據采集層測試

用例編號	測試目標	測試場景	預期結果
TC-001	驗證用戶行為日志采集完整性	模擬用戶瀏覽、點擊、加購行為	Kafka Topic中日志記錄數與模擬量一致
TC-002	驗證無效數據過濾規則	發送爬蟲請求（高頻IP）	清洗后數據中無該IP的日志記錄

2. 數據處理層測試

用例編號	測試目標	測試場景	預期結果
TC-003	驗證用戶興趣標簽計算邏輯	用戶連續瀏覽3次“運動鞋”類目	用戶畫像中“運動鞋”興趣權重≥0.8
TC-004	驗證實時推薦算法覆蓋率	新用戶首次訪問無歷史行為	推薦列表包含熱門商品且無重復

3. 輸出層測試

用例編號	測試目標	測試場景	預期結果
TC-005	驗證推薦結果寫入Redis的實時性	用戶下單后30秒內刷新頁面	推薦列表排除已下單商品
TC-006	驗證API返回結果的安全性	請求未授權用戶的推薦接口	返回403錯誤碼

4. 性能與容錯測試

用例編號	測試目標	測試場景	預期結果
TC-007	驗證高并發下的數據處理延遲	每秒發送10萬條日志，持續5分鐘	端到端延遲≤1秒，無數據堆積
TC-008	驗證Spark任務容錯恢復能力	強制終止Spark Executor進程	任務自動恢復，數據計算結果一致

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測試步驟詳解（以TC-001和TC-007為例）

用例TC-001：用戶行為日志采集完整性

步驟：

1. 準備測試數據

   • 使用Python腳本生成模擬用戶行為日志（JSON格式），包含：

     {"user_id": "U123", "event": "click", "item_id": "I456", "timestamp": 1620000000}

   • 總數據量：10,000條（含瀏覽、點擊、加購）。

2. 發送數據到Kafka

   • 使用kafka-console-producer命令行工具或自定義Producer發送測試數據到指定Topic。

   • 命令示例：

     cat test_logs.json | kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic user_behavior

3. 驗證數據完整性

   • 使用kafka-console-consumer消費Topic數據并統計數量：

     kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_behavior --from-beginning | wc -l

   • 通過標準：消費到的數據量=10,000條，且字段無缺失。

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用例TC-007：高并發數據處理延遲測試

步驟：

1. 模擬高并發流量

   • 使用Apache JMeter或Gatling工具構造每秒10萬條日志的請求壓力。

   • 配置JMeter線程組：

     • 線程數：500

     • Ramp-up時間：10秒

     • 循環次數：持續300秒

2. 監控數據處理鏈路

   • Kafka吞吐量：通過Kafka Manager監控Topic的Messages In/Seconds是否達到10萬/秒。

   • Spark Streaming延遲：在Spark UI中查看Processing Time和Scheduling Delay。

   • 端到端延遲：在推薦API響應頭中記錄X-Data-Latency字段（從日志生成到推薦結果返回的時間）。

3. 驗證資源與容錯

   • 使用Grafana監控集群資源：CPU利用率≤80%，內存無OOM（Out of Memory）錯誤。

   • 檢查Kafka消費者組是否有Lag（未消費消息堆積）。

4. 結果校驗

   • 數據一致性：對比原始日志與HDFS落地文件的總記錄數是否一致。

   • 延遲達標：95%的請求端到端延遲≤1秒。

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關鍵測試工具與技巧

1. 數據生成工具

   • Python Faker庫：生成模擬用戶ID、商品ID、時間戳等字段。

   • Apache Kafka Tools：kafka-producer-perf-test用于壓測。

2. 自動化校驗腳本

   • 使用PySpark對比處理前后數據差異：

     # 對比原始數據與處理后的Hive表數據量
     raw_count = spark.read.json("hdfs://raw_logs").count()
     processed_count = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM user_behavior_clean").collect()[0][0]
     assert raw_count == processed_count, "數據丟失！"

3. 日志追蹤

   • 在日志中植入唯一標識（如trace_id），通過ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）追蹤全鏈路處理過程。

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總結

數據測試需要系統化驗證大數據處理鏈路的功能性、性能、容錯能力。實際工作中需結合業務需求補充場景（如冷啟動推薦、數據回溯測試等），并利用自動化框架（如Airflow調度測試任務）提升效率。