大数据平台测试学习路径

大数据平台测试学习路径通常包括以下几个方面：

1. 数据库基础知识：了解数据库的基本概念、常见的数据库类型、数据库的安装和配置等。

2. Linux基础知识：掌握常用的Linux命令、文件操作、软件安装和配置等。

3. Hadoop基础知识：了解Hadoop的基本架构、HDFS文件系统、MapReduce计算模型等。

4. Hive基础知识：学习Hive的基本操作、HiveQL语言、Hive的内部机制等。

5. HBase基础知识：学习HBase的基本概念、HBase的安装和配置、HBase的数据模型等。

6. Spark基础知识：了解Spark的基本概念、Spark的编程模型、Spark的运行模式等。

7. 数据仓库基础知识：学习数据仓库的基本架构、ETL过程、维度建模等。

8. 数据可视化工具：掌握数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。

9. 测试工具：了解一些测试工具，如Selenium、JMeter等。

以上是大数据平台测试的基本学习路径，需要根据自己的实际情况进行调整和补充。

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大数据性能测试学习路径

学习大数据性能测试的路径可以分为以下几步：

1. 掌握基础知识：了解大数据基本概念、架构、技术栈、性能测试的概念、方法和指标等基础知识。

2. 熟悉测试工具：掌握大数据测试工具，如Apache JMeter、LoadRunner等，以及相关插件和扩展。

3. 实践案例：通过实践案例，了解大数据系统的性能瓶颈和解决方案。可以自己搭建一个小规模的大数据系统，或者参与公司内部或外部的大数据项目，进行性能测试和优化。

4. 学习大数据优化技术：了解大数据优化技术，如数据分片、数据压缩、数据存储和查询优化等，以及如何通过这些技术来提高大数据系统的性能。

5. 深入学习大数据底层技术：了解大数据底层技术，如Hadoop、Spark、Hive等，以及它们的架构、原理和实现方式。这样可以更深入地了解大数据系统的运行机制和性能瓶颈。

6. 持续学习和实践：由于大数据技术在不断发展，因此需要持续学习和实践，以及关注最新的技术发展和趋势。可以加入大数据技术社区，参与讨论和交流，以便不断提升自己的技能和知识。