大数据系统常见的架构形式有如下几种：

1. Hadoop架构：

   • Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是一种分布式文件系统，设计用于存储海量数据并允许跨多台机器进行高效访问。

   • MapReduce：作为Hadoop的核心计算框架，它通过将复杂的计算任务分解为“映射”（map）和“归约”（reduce）阶段，在集群节点上并行执行。

2. Apache Spark架构：

   • Spark提供了基于内存的分布式计算模型，比传统的MapReduce更适用于迭代计算和实时分析。Spark包含Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）、GraphX等多个组件，可以同时处理批处理、交互式查询以及流式数据。

3. Lambda架构：

   • Lambda架构由LinkedIn的Jay Kreps提出，是一种混合架构，结合了批量处理层（适合历史数据分析）与实时处理层（实现实时或近实时分析），确保系统能够提供准确且低延迟的结果。

4. Kappa架构：

   • Kappa架构是Lambda架构的一种简化形式，强调仅使用一个实时的数据流处理引擎（如Apache Kafka配合Spark Streaming或Flink等）来处理所有类型的数据，无论是实时数据还是历史数据重处理，都通过事件源的方式进行捕获和计算。

5. 流处理架构：

   • 主要以Apache Kafka为中心，搭配其他流处理引擎如Apache Flink、Apache Storm或Amazon Kinesis等实现持续的实时数据流处理和分析。

6. 云原生大数据架构：

   • 采用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes），结合云服务提供商的大数据服务（如AWS EMR、Azure HDInsight、Google Cloud DataProc等），构建弹性可扩展的云上大数据平台。

7. 微服务架构应用于大数据：

   • 将大数据处理的不同部分拆分为独立的服务单元，每个服务专注于特定功能，彼此间通过API通信，提高系统的可维护性和灵活性。

每个架构都有其适应的应用场景和优势，并随着技术发展不断演化和完善.

如何验证大数据系统数据的正确性：

1. 数据源校验：

   1. 验证数据从源头采集时的完整性、准确性及合法性。确保数据采集工具或接口能够准确无误地获取原始数据。

2. 数据质量检查：

   1. 使用数据质量工具进行规则设定，例如检查字段是否为空、格式是否正确、是否存在异常值等。对数据进行清洗和转换过程中的正确性验证。

3. 抽样验证：

   1. 由于大数据集的规模巨大，可以通过随机抽样来检测数据的正确性。抽取部分样本数据，手动或通过脚本进行详细分析和核对。

4. 并行计算一致性：

   1. 对于分布式处理的大数据系统，需要保证在多个节点上的并行计算结果一致。可以设计测试用例对比不同分区的数据处理结果，确保分布式算法的正确实施。

5. 参照系比对：

   1. 将处理后的数据与已知正确的参照数据集进行比对，或者与历史数据记录做趋势分析，以确认新产生的数据符合预期。

6. 统计检验：

   1. 运用统计学方法，比如描述性统计分析、相关性检验等，来评估数据之间的关系是否合理，以及数据分布是否符合业务逻辑。

7. 业务逻辑验证：

   1. 根据业务需求和规则，编写单元测试、集成测试和系统测试用例，验证数据经过处理后满足特定业务场景下的正确性要求。

8. SQL查询验证：

   1. 对数据库进行查询，尤其是复杂数据模型下的多表关联查询结果进行验证，确保结果符合预期。

9. 实时流处理正确性：

   1. 在实时流处理场景下，设置监控点，定期或按需对流式计算的结果进行即时验证。

10. 审计追踪和回溯：

    1. 利用系统的审计日志，跟踪数据变化的完整生命周期，以便在发现错误时能够追溯到问题发生的具体环节，并重新计算或修正数据。

11. 可视化验证：

    1. 将数据可视化展示，通过图表或仪表盘直观地查看数据分布、趋势和关联关系是否正常。

通过以上多种方式结合使用，可以在大数据系统中逐步建立一套完善的数据正确性验证体系，确保数据在处理、存储和应用过程中保持高精度和可靠性。同时，需要根据具体应用场景和技术栈选择最合适的验证方法。

如何验证大数据系统数据的一致性：

验证大数据系统数据一致性是一个复杂的过程，涉及到多个层面的检查和控制，以下是常见的方法:

验证大数据系统数据一致性不仅涉及技术手段的应用，也包括建立一套完整的数据生命周期管理和监控体系，确保在海量数据环境下数据始终处于预期的一致状态。

1. 事务处理一致性：

   • 如果大数据系统支持事务处理（如Apache HBase、Cassandra等具有强一致性或最终一致性的NoSQL数据库），则需要确保事务的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性得到正确实现。

2. 数据集成一致性：

   • 当从多个源系统集成数据时，采用ETL工具或流处理框架（如Apache Kafka配合Flink或Spark）保证数据在汇聚过程中的转换逻辑正确无误，不丢失信息且无重复。

3. 实时与离线一致性：

   • 在实时分析和离线批处理之间，要验证结果的一致性，即实时计算结果应当与同一批数据经过批量处理后得出的结果保持一致。

4. 多副本一致性：

   • 对于分布式存储系统，需要确保数据在不同节点之间的复制一致性，例如HDFS的数据块复制策略应能保证所有副本内容相同。

5. 数据完整性检验：

   • 使用checksums或哈希函数对数据块进行校验，确认数据在传输和存储过程中未发生损坏或篡改。

6. 数据质量规则验证：

   • 定义并执行数据质量规则，包括但不限于数据格式验证、参照完整性检查、唯一性约束以及业务逻辑上的合理性检验。

7. 跨系统一致性：

   • 如果数据在多个系统间共享，则需通过同步机制确保数据更新时的一致性，并通过对比测试来验证不同系统间的数据视图是否一致。

8. 审计与日志跟踪：

   • 通过记录和分析操作日志，追踪数据变更历史，可以排查数据不一致产生的原因，并验证修复措施的有效性。

9. 定期一致性校验：

   • 设置定期的全量或增量数据一致性校验任务，比如通过MD5或者CRC校验表级别的数据完整性，或通过SQL查询验证聚合数据与明细数据的关系。

10. 数据一致性测试工具：

    • 利用特定的工具或框架对数据一致性进行自动化测试，比如在数据库级别使用MTR（MySQL Test Run）进行一致性验证，在分布式系统中利用Jepsen等工具模拟故障场景以检验恢复后数据的一致性。

大数据系统的安全测试：

是一个比较重要的环节，它确保系统在处理、存储和传输海量数据时能有效保护数据的机密性、完整性和可用性.需要对以下测试领域及步骤：

1. 访问控制测试：

   • 确保只有经过授权的用户或服务可以访问特定的数据集或功能模块。

   • 测试权限模型是否正确实施，包括角色基于访问控制（RBAC）和其他权限策略。

2. 身份验证与授权测试：

   • 验证用户身份认证机制的有效性，如密码强度、多因素认证等。

   • 测试用户登录失败后的锁定机制以及密码策略是否符合安全标准。

3. 数据加密测试：

   • 在传输过程中检查数据加密（如SSL/TLS）是否有效且配置正确。

   • 对静态数据进行加密测试，确保敏感信息在磁盘上存储时是加密状态。

4. 审计与日志记录测试：

   • 确认所有对数据的操作都进行了恰当的日志记录，并可追溯至操作者。

   • 测试审计机制能否检测到未授权访问尝试或其他异常行为。

5. 隐私保护测试：

   • 验证系统是否遵循隐私法规要求，例如GDPR、CCPA等。

   • 检查个人标识信息（PII）是否被妥善去标识化或匿名化处理。

6. 网络安全性测试：

   • 进行渗透测试以发现可能的网络漏洞。

   • 检测防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）和其他网络安全措施的效果。

7. 数据脱敏与数据生命周期管理测试：

   • 确保在开发和测试环境中使用的数据已经过适当脱敏处理。

   • 测试数据备份与恢复过程中的安全措施以及数据销毁机制。

8. 安全配置审查：

   • 评估系统组件（如Hadoop、Spark、Kafka等）的安全配置是否遵循最佳实践。

9. 灾难恢复与业务连续性计划测试：

   • 检验在发生安全事件后，系统恢复能力以及数据完整性。

在执行这些测试时，可以使用专门的大数据安全测试工具、自动化安全扫描器和框架来帮助识别潜在的安全问题，并持续监控和改进系统的安全态势。同时，应定期更新安全策略和测试用例，以应对不断演变的安全威胁和新的合规要求。

前段时间，整理了一篇关于大数据测试相关的文章，有兴趣的可以了解一下！（大数据系统测试技术梳理）