实体零售大数据分析项目测试报告.docx

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1、实体零售大数据分析系统项目测试报告XX科技股份有限公司编制目录一、系统功能测试概述31 .测试方法和步骤32 .测试部署及环境3二、性能测试报告1.测试目标3 .测试内容4 .测试环境55 .测试过程和结果7一、系统功能测试概述系统测试为了监测系统开发完成之后的功能指标、性能指标、以及系统缺陷检验它是否有不符合系统说明书的地方。这种测试可以发现系统分析和设计中的错误。如安全测试是测试安全措施是否完善,能不能保证系统不受非法侵入。再例如，压力测试是测试系统在正常数据量以及超负荷量等情况下是否还能正常地工作。1 .测试方法和步骤表1各品牌商品销售额数据记录测试方法表测试项编号XOO1.测试项名称各

2、品牌商品镇售额宜询测试方法和步乘序号测试操作加期结果备注O1.输入商品品德屣示该品牌商品的辆售额表2产品类型销售数据测试方法表测试项编号X002测试项名称各产品类型钠售数据登询测试方法和步莪序号测试操作预期结果.01输入产品类型展示该产品类型销售情泥2.测试部署及环境1.1 测试数据准备品牌销售额数据产品类型销售数据2. 2测试结果测试数据表6各品牌商品销售额数据测试结果表测试项编号XOO1.测试项名称各品稗商品钠驾领数据登询测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步烝序号测试操作预期结果实际结果各注O1.输入商品品科屣示该品牌的页面显示该品牌的销售测试人员（签字）：XXX

3、表7各产品类型销售数据测试结果表测试项编号Xoo2测试项名称各产品类型销售数据宜词测试测试时向2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步骤序号测试操作预期结果实际结果备注Oi输入产品类型展示该产品类型销售统计分析数据展示该产品类型铺售统计分析数据测试人员（签字）：XXX二、性能测试报告1 .测试目标以实体零售大数据分析系统为例，日均访问记录数近万条，每月数据量近ITB,移动互联网、5G网络的出现，智能终端迅速普及、户均流量显著增长，记录数据将进一步猛增，每6个月，流量翻一番,如此大的数据量巳经超越了传统关系型数据库可管理的容量上限，关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严

4、重下降。通过本测试，险证实体零售大数据分析系统，是否可以有效解决数据采集、加载、存储、查询、分析等问题。2 .测试内容1）存储节点数和存储量验证；2）并发加载数据的效率验证；3）分别选取简单查询（品牌销售额），单表统计（产品类型销售）,两个应用场景脸证产品性能。3 .测试环境软硬件环境配置如下：表11服务器配置服务器推荐配置及说明节点数量5台服务器CPU两路6核处理器2*E5-2620内存64GBECCDDR3硬盘2个600G的SAS硬盘,15000RPM,RAID1.,作为系统盘12个2TB的SATA硬盘，7200RPM,不做RAID1.网络双电口万兆（IOGbps）以太网卡部署环境如下:表

5、12集群配置PC服务器5台NameNode节点2台DataNode节点5台Zookeeper节点3台集群监控节点1台入库服务节点5台Web查询应用服务节点1台网络拓扑情况如下:图1拓扑结构图4 .测试过程和结果D现有HDFS集群巳被占用10.5TB,3个副本,压缩率在3左右，因此实际HBaSe表数据也巳经有3.5TB左右。目前数据存放6个月，每天导入日志数据在21GB左右，每月导入新增日志数据量为630GB,近一个月为常用热数据，数据量增长较快。2）并发加载数据的效率实体零售数据分析集群每秒平均达到150万记录/秒，峰值时达到500万/秒，集群导入性能没有问题。3）支持并发查询数目：远高于10

6、0O请求/秒上网记录查询速度：不高于1秒（含品牌销售额查询页面的时间）场景一：品牌销售额数据查询表13品牌销售额记录表测试相关表数据量表名击数T1.1.data31144测试语句SE1.ECT*FROMDATAWHERENAME=?；场景说明使用程序查询指定商品品牌的销售制SQ1.性能并发:5000单SQ1.平均执行时间：12msAPI性能并发：3。W单SQ1.平均执行时间：3ms场景二：产品类型销售数据查询：表14产品类型销售记录表测试相关表数抠量表名条数TBDETAI1.33346测试语句SE1.ECTVIP_GRADE.COUNT(VIP_GRA1.)E)1.RMTBCONTACTSDETAI1.GROUPBYVIPGRADE：场景说明统计表里各产品类包的销售量SQ1.性能并发:2000羊SQ1.平均执行时间：130msAP1.性能并发：10W单SQ1.平均执行时间：90ms