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内容简介
本书从工程角度出发，阐述了运用大数据技术进行软件测试的方法和实现过程。全书共11章，介绍了大数据测试思维、手机联网数据的收集方法、数据格式的转换方法、大数据的处理方法、软件缺陷挖掘技术及实践项目的应用等。本书第1章介绍了大数据的测试方法和思维方式，随后每一章都通过案例来讲解大数据技术的相关理论及其测试应用。除第1章外，每章最后都提供了思考题来帮助读者回顾和巩固本章的学习内容，本书最后还提供了思考题的参考答案。同时，本书对每一个案例进行了详细图例展示和讲解。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 平台支撑
- 第1章 大数据测试的思维
- 1.1 规律是否存在
- 1.2 大数据的背后
- 1.3 大数据测试方法
- 1.4 目的及组织结构
- 第2章 大数据收集概述
- 2.1 案例介绍
- 2.2 原理及方法
- 2.3 环境配置
- 2.3.1 配置无线网
- 2.3.2 安装分析软件
- 2.4 数据采集
- 2.4.1 软件连接
- 2.4.2 信息显示
- 2.4.3 数据包的存储
- 2.5 同步操作
- 2.6 小结
- 【思考题】
- 第3章 网络数据的采集与分析
- 3.1 物理连接及Wireshark软件的常用操作
- 3.1.1 物理连接
- 3.1.2 Wireshark软件的打开方式
- 3.1.3 构建网络
- 3.1.4 Wireshark软件功能介绍
- 3.2 数据包的采集
- 3.2.1 数据的收集
- 3.2.2 数据的存储和打开
- 3.3 数据包的自动抓取
- 3.3.1 背景介绍
- 3.3.2 脚本录制
- 3.3.3 脚本执行
- 3.4 数据包分析
- 3.4.1 数据包的分析方法
- 3.4.2 数据获取
- 3.4.3 数据包的数量
- 3.4.4 数据分析
- 3.5 小结
- 【思考题】
- 第4章 数据格式转换及Python编程
- 4.1 原理及方法
- 4.1.1 pyshark介绍
- 4.1.2 File Capture和Live Capture
- 4.1.3 Python基础语法
- 4.2 Python安装及配置
- 4.2.1 Python安装
- 4.2.2 配置
- 4.2.3 pyshark包下载
- 4.2.4 pyshark包安装
- 4.2.5 安装支撑文件
- 4.3 Python基础学习
- 4.3.1 Python的命令行演示
- 4.3.2 创建并运行.py文件
- 4.3.3 Python出错演示
- 4.3.4 Python注释
- 4.3.5 一行多语句
- 4.3.6 输出换行
- 4.3.7 缩进
- 4.3.8 Python帮助
- 4.4 Notepad环境
- 4.4.1 Notepad++软件
- 4.4.2 运行设置
- 4.4.3 多个变量赋值
- 4.4.4 Python的标准数据类型
- 4.4.5 删除对象的引用
- 4.4.6 Python语言的运算符
- 4.4.7 Python条件语句
- 4.5 Python编程实践
- 4.5.1 汉诺塔问题
- 4.5.2 奇偶数分离
- 4.5.3 Python中in的应用
- 4.5.4 循环使用else语句编程
- 4.6 Python面向对象
- 4.6.1 面向对象介绍
- 4.6.2 self代表类的对象
- 4.6.3 类的实例化
- 4.6.4 Python内置类属性
- 4.6.5 Python对象的销毁（垃圾回收）
- 4.6.6 类的继承
- 4.6.7 方法重写
- 4.6.8 运算符重载
- 4.6.9 类属性与方法
- 4.7 Python的集成开发环境
- 4.7.1 Py Charm软件
- 4.7.2 Jupyter软件
- 4.8 pcapng文件到CSV文件
- 4.8.1 编写代码
- 4.8.2 代码运行
- 4.8.3 转换文件
- 4.9 小结
- 【思考题】
- 第5章 Splunk软件初探
- 5.1 Splunk简介
- 5.1.1 Splunk的架构
- 5.1.2 Splunk indexer集群架构
- 5.1.3 Splunk search集群架构
- 5.1.4 SPL语言
- 5.2 Splunk的安装与配置
- 5.2.1 安装
- 5.2.2 配置
- 5.3 Splunk数据分析
- 5.3.1 构造SPL语句
- 5.3.2 确定列名
- 5.3.3 Splunk的简单操作
- 5.4 SPL高级编程
- 5.4.1 自动生成数据
- 5.4.2 构造随机数
- 5.4.3 数据统计
- 5.4.4 Splunk处理过程
- 5.4.5 报告再编辑
- 5.5 小结
- 【思考题】
- 第6章 Splunk平台实践
- 6.1 Splunk的基础命令
- 6.1.1 Search（搜索）命令
- 6.1.2 SPL的命令分类
- 6.1.3 常用命令详解
- 6.2 Splunk软件的自动数据生成
- 6.2.1 生成数据
- 6.2.2 删除无用数据
- 6.2.3 构造随机数据
- 6.2.4 创建对数列和指数列
- 6.3 可视化展示
- 6.3.1 可视化图
- 6.3.2 格式设置
- 6.3.3 保存和导入
- 6.3.4 图形修改
- 6.4 官方帮助文档
- 6.4.1 SPL语言目录
- 6.4.2 命令分析实例
- 6.5 应用分析实例
- 6.5.1 案例
- 6.5.2 案例分析
- 6.5.3 创建记录
- 6.5.4 增加统计值
- 6.5.5 创建test字段
- 6.5.6 错误解决
- 【思考题】
- 第7章 SPL案例编程
- 7.1 stats命令学习
- 7.2 数据下载和导入
- 7.2.1 数据下载
- 7.2.2 数据导入
- 7.3 问题描述及分析
- 7.3.1 自动生成的SPL语句
- 7.3.2 要求及分析
- 7.3.3 解决方案
- 【思考题】
- 第8章 数据导入及错误分析
- 8.1 背景知识介绍
- 8.1.1 时间戳
- 8.1.2 数据
- 8.2 数据选择
- 8.2.1 导入数据入口
- 8.2.2 数据类型
- 8.3 时间戳错误
- 8.3.1 手机联网数据导入
- 8.3.2 时间戳错误
- 8.4 问题分析及解决
- 8.4.1 问题分析
- 8.4.2 问题解决
- 8.5 导入配置
- 8.5.1 源类型设置
- 8.5.2 索引设置
- 8.5.3 导入成功及预览
- 8.5.4 数据搜索及分析
- 【思考题】
- 第9章 联网效率分析
- 9.1 原理及方法
- 9.1.1 效率分析
- 9.1.2 性能测试方法
- 9.2 常用分析命令
- 9.2.1 sort命令
- 9.2.2 timechart命令
- 9.2.3 outlier命令
- 9.2.4 eventstats命令
- 9.3 数据导入和处理
- 9.3.1 数据导入
- 9.3.2 从Wireshark代码到Splunk代码
- 9.3.3 字段调整
- 9.3.4 时间排序
- 9.3.5 数据分组
- 9.4 分析联网效率
- 9.4.1 创建count字段
- 9.4.2 数据过滤
- 9.4.3 数据分析
- 【思考题】
- 第10章 Linux部署
- 10.1 原理及方法
- 10.1.1 虚拟机
- 10.1.2 数据传输
- 10.2 软件安装及运行
- 10.2.1 在虚拟机中安装Linux系统
- 10.2.2 在Cent OS 7系统中安装Splunk平台
- 10.2.3 启动Splunk
- 10.2.4 Splunk的运行演示
- 10.3 网络配置
- 10.3.1 Ubuntu安装
- 10.3.2 VMware网络设置
- 10.3.3 网络验证
- 10.3.4 Ubuntu系统的网络配置
- 10.3.5 运行Splunk
- 【思考题】
- 第11章 大数据测试实践
- 11.1 监测数据导入
- 11.1.1 运行Splunk
- 11.1.2 Web日志分析
- 11.1.3 Xftp连接
- 11.1.4 monitor方式
- 11.1.5 monitor数据导入
- 11.1.6 数据分析
- 11.1.7 查看文件和目录
- 11.1.8 小结
- 11.2 数据缺陷挖掘
- 11.2.1 方法与思路
- 11.2.2 状态码
- 11.2.3 启动Splunk服务
- 11.2.4 网络联通验证
- 11.2.5 运行Splunk
- 11.2.6 返回操作
- 11.2.7 数据挖掘及分析
- 11.2.8 可视化展示
- 11.3 非结构化数据处理
- 11.3.1 非结构化数据
- 11.3.2 正则表达式
- 11.3.3 数据处理
- 【思考题】
- 思考题答案
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大数据测试技术 数据采集、分析与测试实践（在线实验+在线自测 ）是2018年由人民邮电出版社出版,作者刘攀。
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