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随着不断有转行人员及毕业的大学生进入IT行业，在很多外界人眼里，这个行业的“缺口”已满，人员趋于饱和，但事实真的这样吗？还真没有。只是最基础的岗位需求在慢慢变少了，但行业中比较深的细分岗位，仍存在着非常多的机会，比如大数据测试岗位，看看市场对大数据岗位招聘需求：
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那什么是大数据测试
随着业务规模越来越大，大数据是现在中大型企业实际面临的问题，大数据技术需要解决的是海量数据（TB PB级别）环境下存储，计算问题，比如现在火爆的chatgpt背后都是大数据技术的支撑，那什么是大数据测试呢？
大数据测试通常是指对采用大数据技术或者大数据应用的测试。大数据测试可以分成两个维度，一个维度是对大数据技术和数据测试，另一个维度是大数据应用产品测试。
下图是大数据平台截图：
大数据应用产品，涉及各行各业，在各个领域如：金融、教育、医疗、电商、交通、水力等都发挥着举足轻重的作用。
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大数据测试和传统数据测试的不同
| 大数据测试 | 对比项 | 传统数据测试 |
| 需要处理的数据量级较高 | 数据量 级 | 设计的数据量级较低 |
| 处理的数据包括结构化数据、非结构化数据、和半结 构化数据 | 数据结 构 | 以结构化数据为主 |
| 验证环节多，数据量大，较复杂 | 验证工 作 | 抽取数据来验证，相对简单 |
| 依赖HDFS、YARN和Zookeeper等集群环境 | 环境要 求 | 依赖传统数据库 |
| 依赖Hadoop生态系统组建和ETL 测试工具 | 测试工 具 | 依赖传统数据库和部分测试 工具 |
| 技能门槛高，需要测试人员掌握大数据相关技能 | 测试人 员 | 技术门槛相对较低 |
大数据测试主要围绕企业主流Hadoop生态圈技术（例如HDFS（分布式文件系统）、Hbase（分布 式数据库），Spark（分布式计算引擎）、Hive（分布式数据仓库）、Kafka（分布式消息中间件））及 相关业务产品测试展开
所以，如果你是一名担心被自动化、测试开发的测试人员，不妨考虑转向测试平台开发。它不仅能够为你带来新的机遇和发展空间，还能让你重新点燃对测试工作的热情。通过学习测试平台开发，你将成为测试行业中备受追捧的人才，实现自己的逆袭之路！
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下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九， 银行业务测试
十，大数据测试和业务分析
十一：项目实战
