Google很早就为了针对大数据开发出了大数据处理框架MapReduce，该框架可以把大量要处理的数据过程分解为map和reduce两个阶段。用户在设计分布式程序时，只要实现map()和reduce()两个阶段，其他的细节则交给了MapReduce框架处理[14]。但是用户自身承担的功能没有框架的功能丰富，给测试带来了很大的困难和挑战[4]。由于MapReduce的分布式的特点，因此无法知道内部的处理细节，白盒测试的方法并无法在这里实现。78637

  澳大利亚的Zhi Quan Zhou等三名学者提出了蜕变测试可以针对软件测试过程中的oracle问题，并且利用已经找到的蜕变关系对Google、百度、Bing、Chinese Bing进行了测试，证明了蜕变测试在大数据系统中的可行性。但是寻找到合适的蜕变关系是进行蜕变测试的重点和难点[15]。论文网

国外的学者Upulee Kanewala等两人利用提出了利用控制流图并且提取其中的特征来建立决策树或者SVM来判断一个关系是否可以成为测试一个功能的蜕变关系，并且利用大量的实例证明了他们的结论。

在国内，蔡立志和阎婷提出了大数据背景下软件测试的挑战与展望。但是目前还没有人提出明确有效的解决方法。

在大数据系统日益流行的今天，利用机器学习的方法来判断一个关系是否满足蜕变关系，并且针对大数据系统的各种不同的功能，快速准确地判断具有很大的意义。这种方法将会成为今后的大数据系统的测试中的重要的方法。

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