ETL测试分为离线ETL和实时ETL测试。
实时ETL的测试点：
链路数据的一致性
主要验证每个链路节点数据消费的一致性，重点确保整个链路各个节点的数据处理和消费情况一致，也就是通过对数据消费的分时、分频率对比完成一致性验证。
natural-flow：自然消费的数据流，是源于线上真实的数据消息通道，即自然频率的数据消费，以该模式进行测试更贴合实际业务情景；
high-frequency：高频数据流，采用超出真实峰值或者其他设定值的数据频次输送给实时消费链路，在压测或者检测链路稳定性中是一个常用的测试策略；
low-frequency：低频数据流，采用明显低于真实值或者特定的低频次数据输送给实时消费链路。如果数据链路中有基于数据量的批量处理策略会暴露的比较明显，比如批量处理的阈值是 100，那么在业务低峰时很有可能达不到策略阈值，这批数据就会迟迟不更新，这个批量处理策略可能不是合理。同时低频次的消费对于实时链路处理的一些资源、链接的最低可用度这些层面的检查也是有意义的。
步骤：先通过不同数据流频率将数据输送实时链路消费，然后取不同抽样时间间隔的数据进行对比分析，确保数据的一致性（如count uniq sum ）。
链路数据的完整性
从源头处理到前端展示，不能因为数据逻辑权限、存储异常和前端展现异常等导致数据丢失，经典如下：
在原始数据中，若出现“背压”，会导致数据源消息积压。如果积压严重，会导致资源耗尽，可能早点成数据丢失；
在数据处理阶段，如果数据未按照需求进行处理，会导致目标有效数据丢失；
在数据存储阶段，如果存储容量已经满了，会造成新数据无法继续写入，最终会导致数据丢失。
链路数据的及时性
数据及时性，顾名思义就是测试数据需要按时产出。及时性重点关注的三个要素是：定时调度时间、优先级以及数据deadline。其中任务的优先级决定了它获取数据计算资源的多少，影响了任务执行时长。数据deadline则是数据最晚产出时间的统一标准，需要严格遵守。
数据的快速恢复验证
在数据传输过哦成中，如果因为系统异常中断，会停留在某一环节，在系统恢复后，需要确认停止的数据可以快速恢复流转，且处理正确，无数据遗漏和数据重复消费。
数据的消费性能----还没想清楚。。。。。
实时数据处理本身是一套全链路数据计算服务，性能测试比较重要。还未理解
数据流转过程中关键节点的监控