单元测试问题之JCode5插件在项目中的实际应用效果如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 单元测试问题之JCode5插件在项目中的实际应用效果如何解决

问题一:JCode5插件在项目中的实际应用效果如何?


JCode5插件在项目中的实际应用效果如何?


参考回答:

JCode5插件在我们的项目中已经得到了实际应用,并成功增加了135个测试用例(除去mock的单模块达到70%的覆盖率)。这些测试用例的执行速度相比传统的集成测试(如使用Pandora、Spring等框架)有了显著提升。同时,代码覆盖率也相对可观,有效提高了单元测试的质量和效率。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667004



问题二:Alluxio数据编排平台与阿里云云原生数据仓库AnalyticDB的合作主要解决了什么问题?


Alluxio数据编排平台与阿里云云原生数据仓库AnalyticDB的合作主要解决了什么问题?


参考回答:

Alluxio数据编排平台与阿里云云原生数据仓库AnalyticDB的合作主要解决了存储计算分离场景下从异构数据源读取数据带来的性能损耗问题。通过技术合作,实现了存储分层服务化,减少了从远端读取数据的延时和IO限制,从而提高了查询性能和吞吐量。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667005



问题三:Alluxio数据编排技术产品基于什么架构?这种架构有何优势?


Alluxio数据编排技术产品基于什么架构?这种架构有何优势?


参考回答:

Alluxio数据编排技术产品基于存储计算分离的架构。这种架构的优势包括允许独立扩展计算和存储、提高资源利用率、提高业务灵活性等。特别是借助云上的基础设施,存储可以选择更为便宜的对象存储OSS以及其它混合存储,计算资源可以按需付费和弹性扩缩容,从而更好地发挥云计算的成本优势和灵活性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667006



问题四:阿里云云原生数据仓库AnalyticDB与Alluxio合作后,在哪些方面取得了显著提升?


阿里云云原生数据仓库AnalyticDB与Alluxio合作后,在哪些方面取得了显著提升?


参考回答:

阿里云云原生数据仓库AnalyticDB与Alluxio合作后,在查询性能上取得了显著提升。经TPC-H 1TB数据测试,查询性能普遍提升1倍以上,有效支持了对用户存储在OSS、HDFS等介质上的各种文件格式进行Adhoc查询、BI分析、轻量级ETL等数据分析工作。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667007


问题五:快手内部使用Flink SQL的情况如何?


快手内部使用Flink SQL的情况如何?


参考回答:

经过一年多的推广,快手内部用户对Flink SQL的认可度逐渐提高。今年新增的Flink作业中,SQL作业占比达到了60%,与去年相比提升了一倍,峰值吞吐达到了6亿条/秒。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667008

相关实践学习
AnalyticDB MySQL海量数据秒级分析体验
快速上手AnalyticDB MySQL,玩转SQL开发等功能!本教程介绍如何在AnalyticDB MySQL中,一键加载内置数据集,并基于自动生成的查询脚本,运行复杂查询语句,秒级生成查询结果。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
19天前
|
Java 测试技术 数据安全/隐私保护
软件测试中的自动化策略与工具应用
在软件开发的快速迭代中,自动化测试以其高效、稳定的特点成为了质量保证的重要手段。本文将深入探讨自动化测试的核心概念、常见工具的应用,以及如何设计有效的自动化测试策略,旨在为读者提供一套完整的自动化测试解决方案,帮助团队提升测试效率和软件质量。
|
1月前
|
jenkins 测试技术 持续交付
探索自动化测试在持续集成中的应用与挑战
本文深入探讨了自动化测试在现代软件开发流程,特别是持续集成(CI)环境中的关键作用。通过分析自动化测试的优势、实施策略以及面临的主要挑战,旨在为开发团队提供实用的指导和建议。文章不仅概述了自动化测试的基本原理和最佳实践,还详细讨论了如何克服实施过程中遇到的技术难题和管理障碍,以实现更高效、更可靠的软件交付。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
探索自动化测试框架在软件开发中的应用与挑战##
本文将深入探讨自动化测试框架在现代软件开发过程中的应用,分析其优势与面临的挑战。通过具体案例分析,揭示如何有效整合自动化测试以提升软件质量和开发效率。 ##
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法。本文介绍 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,同时提供 Python 实现示例,强调其在确保项目性能和用户体验方面的关键作用。
29 6
|
21天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
50 1
|
1月前
|
敏捷开发 监控 jenkins
探索自动化测试框架在敏捷开发中的应用与优化##
本文深入探讨了自动化测试框架在现代敏捷软件开发流程中的关键作用,分析了其面临的挑战及优化策略。通过对比传统测试方法,阐述了自动化测试如何加速软件迭代周期,提升产品质量,并针对实施过程中的常见问题提出了解决方案。旨在为读者提供一套高效、可扩展的自动化测试实践指南。 ##
41 9
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目效果的重要手段
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目效果的重要手段。本文介绍了 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,强调了样本量、随机性和时间因素的重要性,并展示了 Python 在 A/B 测试中的具体应用实例。
28 1
|
29天前
|
监控 安全 测试技术
如何在实际项目中应用Python Web开发的安全测试知识?
如何在实际项目中应用Python Web开发的安全测试知识?
28 4
|
27天前
|
监控 JavaScript 前端开发
如何在实际应用中测试和比较React和Vue的性能?
总之,通过多种方法的综合运用,可以相对客观地比较 React 和 Vue 在实际应用中的性能表现,为项目的选择和优化提供有力的依据。
33 1
|
22天前
|
Java 测试技术 API
软件测试中的自动化测试框架选择与应用##
在快速迭代的软件开发周期中,选择合适的自动化测试框架对于提高软件质量和开发效率至关重要。本文探讨了当前流行的几种自动化测试框架的特点和适用场景,旨在为软件开发团队提供决策依据。 ##
下一篇
DataWorks