对已经产生的数仓数据做数据分析。根据app切换后台事件新增埋点给出数据测试用例,包含测试点、预期结果。并给出hive SQL语句。
时间: 2024-04-14 14:28:28 浏览: 43
测试点:
1. 确认新增的埋点事件在切换后台时能够触发并记录数据。
2. 验证新增埋点事件的数据是否符合预期格式和内容。
预期结果:
1. 在切换后台时,新增的埋点事件应该能够被触发,并生成相应的记录。
2. 新增埋点事件的数据应包含必要的信息,例如时间戳、用户ID等,并且格式和内容应符合预期。
Hive SQL语句:
假设新增埋点事件的数据被存储在名为"app_events"的表中,表结构包含字段:event_id, event_type, timestamp, user_id, app_version等。
以下是一个示例的Hive SQL语句,用于查询切换后台时触发的新增埋点事件数据:
```sql
SELECT *
FROM app_events
WHERE event_type = 'switch_to_background';
```
根据实际需求,你可以根据需要修改查询条件和返回的字段,以满足你的具体测试目的。
相关问题
对已经产生的数仓数据做数据分析。根据app切换后台事件新增埋点,给出数据测试用例,包含测试点、预期结果。并给出hive SQL语句。
测试点:
1. 确认新增的埋点事件在切换后台时能够触发并记录数据。
2. 验证新增埋点事件的数据是否符合预期格式和内容。
3. 检查新增埋点事件数据的准确性和完整性。
预期结果:
1. 在切换后台时,新增的埋点事件应该能够被触发,并生成相应的记录。
2. 新增埋点事件的数据应包含必要的信息,例如时间戳、用户ID等,并且格式和内容应符合预期。
3. 新增埋点事件数据与其他相关数据(如应用使用时长、用户行为等)之间应该具有一致性和相关性。
Hive SQL语句:
假设新增埋点事件的数据被存储在名为"app_events"的表中,表结构包含字段:event_id, event_type, timestamp, user_id, app_version等。
以下是一个示例的Hive SQL语句,用于查询切换后台时触发的新增埋点事件数据:
```sql
SELECT *
FROM app_events
WHERE event_type = 'switch_to_background';
```
根据实际需求,你可以根据需要修改查询条件和返回的字段,以满足你的具体测试目的。同时,你还可以编写其他SQL语句来进行更详细的数据分析和测试。
对已经产生的数仓数据做数据分析。根据app切换后台事件新增埋点,写出数据测试用例,包含测试点、预期结果。并给出hive SQL语句。
测试点:
1. 确认新增的埋点事件在切换后台时能够正确触发并记录数据。
2. 验证新增埋点事件的数据是否符合预期的格式和内容。
3. 检查新增埋点事件数据的准确性和完整性。
预期结果:
1. 在切换后台时,新增的埋点事件应该能够被正确触发,并生成相应的记录。
2. 新增埋点事件的数据应包含必要的信息,例如时间戳、用户ID等,并且格式和内容应符合预期。
3. 新增埋点事件数据与其他相关数据(如应用使用时长、用户行为等)之间应该具有一致性和相关性。
Hive SQL语句:
假设新增埋点事件的数据被存储在名为"app_events"的表中,表结构包含字段:event_id, event_type, timestamp, user_id, app_version等。
以下是一个示例的Hive SQL语句,用于查询切换后台时触发的新增埋点事件数据:
```sql
SELECT *
FROM app_events
WHERE event_type = 'switch_to_background';
```
根据实际需求,你可以根据需要修改查询条件和返回的字段,以满足你的具体测试目的。同时,你还可以编写其他SQL语句来进行更详细的数据分析和测试。
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