¡¡¡Hola!!!
alcance big data y pruebas de hadoop :
1. Procesamiento previo a Hadoop: incluye la validación de los datos recopilados de varias fuentes antes del procesamiento de Hadoop. Esta es la fase en la que nos deshacemos de los datos no deseados.
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2. Procesamiento del trabajo Map Reduce: el trabajo Map R en Hadoop es el código Java que se utiliza para obtener los datos de acuerdo con las condiciones previas proporcionadas. La verificación del trabajo Map Reduce se realiza para controlar la precisión de los datos obtenidos
3. Extracción y carga de datos: este proceso incluye la validación de los datos que se cargan y extraen del HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) para garantizar que no haya datos corruptos ocupados en el HDFS.
4. Validación de informes: esta es la última fase de las pruebas para garantizar que el resultado que estamos entregando cumpla con los estándares de precisión y que no haya datos redundantes presentes en los informes.
A partir de hoy, la mayoría de las empresas de TI están compitiendo para implementar Big Data y Hadoop. Una comprensión concreta de los conceptos y la experiencia práctica eventualmente ayudarán a explorar las nuevas verticales de pruebas en Big Data y Hadoop.
