前段时间测试了一个数据报表类系统-VOC系统
　　VOC：Voice Of Customer， 根据每天的电话求助量，机器人咨询量、人工咨询量、云客服咨询量等数据出发，关联到具体问题、产品、部门等信息上分析并展现出会员大痛点。
　　VOC 的数据报表的终展现分为两个过程
　　1、获取源数据并整合数据为终表
　　2、数据关联到问题、产品、部门后进行分析展现
　　针对这两个过程，测试方法也分别两个步骤
　　一、  获取源数据并整合数据为终表-ETL过程
　　实现方式：云梯、hive脚本、datax
　　开发跟进业务需求了解原始表结构，编写hive脚本，“在云端”平台上运行，获取终表，使用dataX工具将数据导入到线上数据库
　　平台：在云端(内部系统)
　　Datax：离线同步工具
　　对应的测试方法
　　1、终表的正确性
　　常见的测试方式：测试中间表的正确性、抽样或全量数据比对、hive脚本review
　　因为voc对应的终表的获取逻辑相对简单，所以选择的测试方式是hive脚本review，前提条件是要先了解各个源数据表的含义及结构，对原始数据表非常了解很容易发现问题，尤其是一些特殊值的处理
　　举个例子
create table if not exists r_yunong_rest ( #新建一个中间表
report_date         string，
prd_code            string，
question_code       string，
date_type           string，
value_type          string，
base_value          string，
gmt_create          string，
gmt_modified        string
) partitioned by (pt string)
row format delimited fields terminated by '"'
lines terminated by ' '
STORED AS TEXTFILE;
insert overwrite table r_yunong_test #表数据插入
PARTITION (pt='$env.lastPartition')
select  report_date，
prd_code，
question_code，
'D' as date_type，
'01'as value_type
count(case when sid is not null then sid when caseid is not null then caseid else null end) as  base_value，  #特殊字段的处理，验证重点
'$env.date' as gmt_create，
'$env.date' as gmt_modified
from r_test   #从另一个已创建的中间表r_voc_fact_question获取数据
where pt='$env.lastPartition'
and question_code <>'unknown'
group by  report_date，prd_code，question_code;
　　这个过程中需要关注的问题
　　1、数据不完整
　　2、数据不准确
　　3、某些数据需要特殊处理，比如为null、为0的情况
　　4、发现原始表数据质量不理想，需要进行处理