【沃尔玛面试】
分布式系统的实时/离线数仓测试原理、流程、方法？
实时数据的自动化测试方法？
离线数据的自动化测试方法
个人理解：离线数据的自动化按点到面的回答：点即学院课程的接口自动化，根据电商业务场景的增删查改；面的回答需要到大量数据的验证方法，个人有提及性能方面的点，批处理的线程池，队列处理并发问题；以及主从读写分离如何保证数据一致性；
实时数据的自动化？——真的是项目盲区
与数仓对接的项目——这部分以前确实有相关的项目，但是属于盲测，很那发现问题，而且除了kattle说不出其他工具/平台了，而且并未总结出什么能提升效率和效能的方法
希望有相关经验的铁子们能提供一下大数据方面的测试思路
好家伙，你这个是直接躺平了，没怎么接触过大数据测试吧 
，这说起来就一大堆了
所以大佬可以展开说说嘛
实时/离线数仓测试原理、流程、方法：
实时数据仓库测试流程：
a. 理解需求：分析源系统和目标系统之间的数据映射关系和数据处理逻辑。
b. 设计测试用例：针对实时数据仓库的关键功能和性能要求，设计相应的测试用例。
c. 准备测试数据：生成或获取实时数据进行测试。
d. 执行测试用例：使用自动化测试工具和脚本执行测试用例。
e. 分析测试结果：验证数据准确性、一致性和实时性，评估系统性能。
f. 修复问题并回归测试：修复问题后，再次执行测试用例以验证问题是否解决。
实时数据仓库测试方法：
实时数据自动化测试方法：
离线数据仓库测试流程：
a. 理解需求：分析源系统和目标系统之间的数据映射关系和数据处理逻辑。
b. 设计测试用例：针对离线数据仓库的关键功能和数据要求，设计相应的测试用例。
c. 准备测试数据：生成或获取离线数据进行测试。
d. 执行测试用例：使用自动化测试工具和脚本执行测试用例。
e. 分析测试结果：验证数据准确性、完整性和一致性。 f. 修复问题并回归测试：修复问题后，再次执行测试用例以验证问题是否解决。
离线数据仓库测试方法：
离线数据自动化测试方法：
总结，实时/离线数仓测试的核心原则是确保数据的准确性、完整性和一致性。通过自动化测试工具和脚本，可以提高测试效率并确保数据质量。在实际测试过程中，需要根据具体需求和数据仓库特点选择合适的测试方法和工具。
大致方向懂了，那么大数据测试方面的用例如何设计呢？主要是从未接触过，老师能否给个demo，举例说明一下
你对分布式系统那些常见的或者你们公司用到的中间件有熟悉吗，这不是一件能马上上手的事情
公司的业务是微服务架构，每一类服务都是集群的，中间件也有，包括redis，mq，kafka，注册中心是nacos，但是公司没有数仓，也就没有数据同步及大数据测试业务
那你对redis，mq，kafka熟悉吗，能在代码中使用它们吗
这是一个编写测试用例的思路，实际编写的时候请根据你的需求去拓展