1. 数据源和数据采集：测试数据源的可靠性和正确性，确保数据采集器按预期采集数据并进行必要的数据转换和清洗。

1. 数据处理和转换：测试数据处理过程的准确性，包括数据转换、聚合、过滤等，确保数据被正确处理和转换。
2. 数据存储和检索：测试数据存储系统的性能和可靠性，包括数据存储和检索的速度、可伸缩性和容错性。
3. 分布式计算和并行处理：测试分布式计算框架的正确性和性能，包括任务调度、数据分区和并行执行等。

1. 数据安全和隐私：测试数据的安全性和隐私保护机制，确保数据在传输和存储过程中得到适当的保护。
2. 性能和负载测试：测试系统在处理大规模数据和高并发负载时的性能和可伸缩性。
3. 容错性和恢复能力：测试系统在故障情况下的容错性和可恢复性，包括节点故障、网络中断等情况下系统的自动恢复能力。

需要储备的技能包括：

1. 大数据技术和工具：熟悉大数据处理技术和工具，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等，以及相关的编程语言和查询语言，如Java、Python、SQL等。
2. 数据分析和统计学：具备数据分析和统计学的知识，能够理解数据处理过程中的相关概念和方法，以及数据质量评估的技巧。

1. 数据库管理和查询语言：了解数据库管理系统和查询语言，能够编写和执行复杂的查询语句，进行数据验证和检索。
2. 脚本编程和自动化测试：具备脚本编程的技能，能够编写自动化测试脚本和工具，提高测试效率和准确性。

1. 网络和安全知识：了解网络原理和安全知识，包括数据传输的加密和身份验证机制，以及常见的网络安全威胁和防范措施。
2. 性能测试工具和技术：熟悉性能测试工具和技术，能够设计和执行性能测试方案，收集和分析性能数据，并提出性能优化建议。
3. 故障模拟和恢复测试：具备故障模拟和恢复测试的技能，能够模拟各种故障情况，并评估系统的容错性和恢复能力。