在当今世界上的数据爆炸，大数据的应用程序和它们的实现都在大幅增长。由于数据在任何大数据应用程序的心脏地位，了解大数据的特点是非常重要的。大数据的三个最独特的特点是“体量”，“速度”和“多样”。这些数据来自于多个渠道不同的格式。所有这些因素都排除大数据应用的开发和测试过程。正确理解大数据的特点是一个成功的测试是至关重要的。
所有的大数据应用程序的性质和复杂性方面的不同。我们必须记住，这些大数据的应用程序不能用传统的应用程序开发相比。所以测试过程也很复杂和挑战性的。
下面是一些重要的点定义为大数据应用的测试计划和程序之前进行检查。
数据及其格式的源
数据量和数据生成的速度
测试数据准备（样品和实际）
个别组件测试
完整的应用程序测试
可靠性，稳定性和应用程序的性能
现在，让我们来看看在大数据应用测试领域的新趋势。
1）实时数据集成测试：在今天的大数据应用，需求反映实时数据，并得到实时分析。有多个信息源，所以活集成是一项复杂的任务。该分析是基于实时输入数据，所以企业应保证清洁和可靠的数据。数据的可靠性和质量应该正确地从源到目的地进行测试。
2）即时应用程序部署测试：大多数的大数据应用的预测分析开发。这些分析应用程序都依赖于即时数据收集和部署。从数据（被称为大数据）这个量较大的分析见解对商业决策非常重要。而即时部署是针对不断变化的业务动态成功非常关键。这样的应用程序的测试和数据是实时部署之前必不可少的。
3）可扩展性测试：在任何大数据应用的数据量是巨大的，所以在可扩展性测试的趋势与日俱增。数据的量和它的处理是一个复杂的任务。为了支持日益增加的负载，应用程序体系结构应适当与智能数据样本进行测试。在大数据应用的可扩展性测试是一项艰巨的任务。该应用程序应能够扩大不损害性能。
4）安全测试：安全测试是在所有的大数据应用的另一个新趋势。大数据应用主要工作在各类不同来源的数据。所以，这个庞大的数据量的安全性应该在开发应用程序来保证。机密数据，这是一个大数据平台处理，不应该公开曝光。为了确保数据的安全性和保密性，不同的机制被应用在不同的层。适当的测试是非常重要的，以防止各种安全威胁。
5）性能测试：大数据应用的性能是至关重要的，因为他们对实时数据的工作，并提供分析见解。这样一个大的数据的应用程序的性能测试是用可伸缩性的支持是必不可少的。
我们已经讨论了不同的尺寸和趋势，大数据应用测试。希望这将帮助你获得大数据测试的概述。