Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Apache Spark Online-test evaluerer kandidatens evne til at omdanne strukturerede data med RDD API og SparksQL (datasæt og dataframes), konvertere store dataudfordringer til iterative/ multi-trins gnist-scripts, optimere eksisterende gnistjob ved hjælp af partitionering/ cache og analysere grafstrukturer Brug af GraphX.

Covered skills:

  • Fundamentals of Spark Core
  • Spark Resilient Distribuerede datasæt (RDD)
  • Dataframes og datasæt
  • Kører gnist på en klynge
  • Tuning og fejlfinding af gnistopgaver i en klynge
  • Migrerende data fra datakilder/ databaser
  • Udvikling og løbende gnistjob (Java; Scala; Python)
  • Databehandling med Spark SQL
  • Spark-streaming til behandling af data i realtid
  • Implementering af iterative og multi-trins algoritmer
  • Graf/ netværksanalyse med GraphX ​​-bibliotek

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Spark -udviklers



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Spark Online Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

  • Forståelse af de grundlæggende elementer og arkitekturen i Spark Core
  • Udvikling og løbende gnistjob ved hjælp af Java, Scala og Python
  • Arbejde med elastiske distribuerede datasæt (RDD) i Spark
  • Udførelse af databehandling med Spark SQL
  • Manipulering af data ved hjælp af dataframes og datasæt i Spark
  • Implementering af Spark-streaming til behandling af data i realtid
  • Implementering og løbende gnist på en klynge
  • Anvendelse af iterative og multi-trins algoritmer i Spark
  • Tuning og fejlfinding af gnistopgaver i en klynge
  • Gennemførelse af graf og netværksanalyse ved hjælp af GraphX ​​-biblioteket
  • Håndtering af datamigration fra forskellige kilder og databaser
Reason #2

No trick questions

no trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface
Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

Dette er kun en lille prøve fra vores bibliotek med 10.000+ spørgsmål. De faktiske spørgsmål om dette Spark -test vil være ikke-gåbart.

🧐 Question

Easy

Character count
Solve
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, which requires an input file name and output directory as input parameters. Which of the following is the correct command to submit a job in Spark with the given constraints?
 image

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Solve
Review the following Spark job description:

1. Monitor file system director for new files. 
2. For new files created in the “/rambo” dictionary, perform word count.

Which of the following snippets would achieve this?
 image

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Solve
Consider the following Spark DataFrame:
 image
Which of the given code fragments produce the following result:
 image
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Character count

2 mins

Spark
Solve

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Spark
Solve

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame

4 mins

Spark
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Spark
Easy2 mins
Solve
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Spark
Medium3 mins
Solve
Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Spark
Medium4 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Med Adaface var vi i stand til at optimere vores indledende screeningsproces med op mod 75 %, hvilket frigjorde kostbar tid for både ansættelsesledere og vores talentanskaffelsesteam!


Brandon Lee, Leder af mennesker, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Spark -test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests
Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Spark -test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Se prøvescorekort
Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment Spark Online Test?

The Spark -test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

  • Fundamentals of Spark Core
  • Udvikling og løbende gnistjob i Java, Scala og Python
  • Forståelse af Spark Resilient Distribuerede datasæt (RDD)
  • Databehandling med Spark SQL
  • Arbejder med dataframes og datasæt i Spark
  • Brug af Spark-streaming til realtid databehandling
  • Kører gnist på en klynge
  • Implementering af iterative og multi-trins algoritmer i Spark
  • Tuning og fejlfinding af gnistopgaver i en klynge
  • Udførelse af graf/netværksanalyse med GraphX ​​-bibliotek i Spark

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Spark Online Test?

  • Udvikling og kørsel af gnistjob (Java; Scala; Python)

    Udvikling og kørsel af gnistopgaver kræver færdigheder i programmeringssprog som Java , Scala eller Python. Denne færdighed er afgørende for at skrive gnistapplikationer ved hjælp af Spark API'er, udføre databehandlingsopgaver og gearing af kraften i Sparks distribuerede computerkapaciteter er grundlæggende datastrukturer i gnist, der giver mulighed for distribueret databehandling og fejltolerance. Forståelse Strukturerede og semistrukturerede data ved hjælp af SQL-lignende syntaks. Denne færdighed er vigtig for at analysere og behandle strukturerede data ved hjælp af SQL-operationer og gearing af optimeringerne leveret af Spark SQLs forespørgselsmotor.

  • dataframes og datasæt

    Dataframes og datasæt er bygget på højere niveau bygget bygget bygget Oven på RDDS i Spark. De giver en mere udtryksfuld og effektiv måde at arbejde på med strukturerede og ustrukturerede data. Forståelse Streambehandlingsbibliotek i Spark, der giver mulighed for databehandling i realtid. Denne færdighed er vigtig at håndtere kontinuerlige strømme af data og udføre realtidsanalyse, hvilket gør det muligt for applikationer at reagere på dataændringer i næsten realtid.

  • kørsel gnist på en klynge

    kørsel Spark på en klynge involverer konfiguration og implementering af gnistapplikationer på tværs af en distribueret klyngeinfrastruktur. Denne færdighed er nødvendig for at drage fordel af Sparks distribuerede computerkapaciteter og sikre optimal ydelse og skalerbarhed.

  • implementering af iterative og multi-trins algoritmer </H4> <p> Implementering af iterative og multi-trins algoritmer i gnist involverer Design og optimering af algoritmer, der kræver flere iterationer eller faser for at opnå det ønskede output. Denne færdighed er vigtig for opgaver som maskinlæring og grafbehandling, der ofte involverer komplekse iterative og multi-trins beregninger. </p> <h4> tuning og fejlfinding af gnistopgaver i en klynge </H4> <p> Tuning og fejlfinding af gnistopgaver I en klynge kræver ekspertise i at identificere og løse præstationsproblemer, optimere ressourceudnyttelsen og sikre fejltolerance. Denne færdighed er afgørende for at maksimere effektiviteten og pålideligheden af ​​gnistapplikationer, der kører på en distribueret klynge. </p> <h4> Graf/netværksanalyse med GraphX ​​Library

    GraphX ​​er et grafberegningsbibliotek i Spark, der giver En API til grafbehandling og analyse. Forståelse af GraphX ​​er vigtigt for opgaver som analyse af socialt netværk, anbefalingssystemer og bedrageri, der involverer analyse af relationer og mønstre i grafdata.

  • migrerende data fra datakilder/databaser

    migreringsdata Fra datakilder eller databaser til gnist involverer forståelse af forskellige dataindtagelsesteknikker, såsom batchbehandling, streaming og datakonstikker. Denne færdighed er nødvendig for effektivt at overføre og behandle data fra eksterne kilder i Spark til yderligere analyse og beregning.

  • Full list of covered topics

    The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Spark -test to be based on.

    Spark RDD
    Spark DataFrame
    Spark -datasæt
    Spark SQL
    Spark -streaming
    Spark GraphX
    Spark Cluster
    Gnistgraf og netværksanalyse
    Spark iterative algoritmer
    Spark multi-trin-algoritmer
    Spark Job Tuning
    Spark Job Fejlfinding
    Gnistdata Migration
    Spark Core Fundamentals
    Java Spark Development
    Scala Spark Development
    Python Spark Development
    Databehandling i Spark
    Databehandling i realtid i Spark
    Spark Architecture
    Håndtering af undtagelser og fejl i gnist
    Spark -datamanipulation
    Gnistdata -aggregering
    Spark -datafiltrering
    Spark -datatransformation
    Spark -datavisualisering
    Spark -data slutter sig til
    Spark -datapartitionering
    Spark -data -cache
    Spark -dataserialisering
    Spark -datakomprimering
    Spark -datakilder
    Spark -dataindlæsning
    Spark Data Saving
    Udforskning af gnistdata
    Gnistdataforarbejdning
    Spark Data Analytics
    Spark Data Mining
    Spark -datakvalitet
    Spark -dataintegration
    Spark -data -streaming
    Spark -datarørledninger
    Spark -datalagring
    Spark datasikkerhed
    SPARK DATA Access Control
    Spark Data Backup
    Gendannelse af gnistdata
    Replikation af gnistdata
    Spark -datakomprimering
    Spark -datakryptering
    Spark Data Schema
    Spark -dataserialisering
    Spark -dataindeksering
    Spark -datavisualisering
    Spark Data Benchmarking
    Spark Machine Learning
    Gnist dyb læring
    Spark Neural Networks
    SPARK -grafalgoritmer
    Spark Social Network Analyse
    Spark Community Detection
    Spark Clustering
    Spark -klassificering
    Spark -regression
    Spark Anomaly Detection
    Spark anbefalingssystemer
    Spark Sentiment Analysis
    Spark Natural Language Processing
    Spark geospatial analyse
    Spark Time Series Analyse
    Spark Collaborative Filtring
    Reduktion af gnistdimensionalitet
    Evaluering af gnistmodel
    Spark Feature Engineering
    Valg af gnistfunktion
    Spark Hyperparameter Tuning
    Spark Model Deployering
    Overvågning af gnistmodel
    Spark Model Tolkbarhed

What roles can I use the Spark Online Test for?

  • Spark -udvikler
  • Softwareudvikler - Spark
  • Big Data Engineer
  • Senior Spark Developer
  • Scala Big Data Developer
  • Senior Big Data Engineer
  • Spark Engineer

How is the Spark Online Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

  • Migrerende data fra forskellige datakilder/databaser
  • Arbejder med Spark Mllib til maskinlæringsopgaver
  • Optimering af gnistpræstationer ved hjælp af cache og vedholdenhed
  • Brug af Spark til Natural Language Processing (NLP) opgaver
  • Implementering af gnist til realtidsanalyse
  • Forståelse og styring af gnistudøvere og arbejdstagere
  • Brug af gnist til storskala databehandling
  • Implementering af gnist til realtidsdatavisualisering
  • Integrering af gnist med andre big datateknologier som Hadoop og Cassandra
  • Implementering af gnist på skyplatforme for skalerbarhed og fleksibilitet
Singapore government logo

Ansættelseslederne mente, at de gennem de tekniske spørgsmål, som de stillede under panelinterviewene, var i stand til at fortælle, hvilke kandidater der havde bedre score og differentieret sig med dem, der ikke scorede så godt. De er meget tilfreds med kvaliteten af ​​de kandidater, der er nomineret med Adaface-screeningen.


85%
Reduktion i screeningstid

Spark Hiring Test Ofte stillede spørgsmål

Hvordan tilpasses testen baseret på programmeringssprog?

Spark understøtter forskellige programmeringssprog som Java, Scala, Python og R. Vi tilpasser Spark-tests efter programmeringssprog på følgende måder:

  • Kodestykkerne i scenariebaserede Spark MCQ-spørgsmål vil være af det programmeringssprog, du vælger
  • MCQ-spørgsmål designet til at evaluere det bestemte programmeringssprog vil blive tilføjet til vurderingen
  • Kodningsspørgsmål, der skal programmeres i det valgte programmeringssprog, vil blive tilføjet til bedømmelsen

Du kan tjekke vores standard Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test), og Python tests for at få en følelse af spørgsmålskvalitet.

Kan jeg kombinere flere færdigheder i en brugerdefineret vurdering?

Ja absolut. Brugerdefinerede vurderinger er oprettet baseret på din jobbeskrivelse og vil omfatte spørgsmål om alle must-have-færdigheder, du angiver.

Har du nogen anti-cheating eller proctoring-funktioner på plads?

Vi har følgende anti-cheating-funktioner på plads:

  • Ikke-gåbare spørgsmål
  • IP Proctoring
  • Webproctoring
  • Webcam Proctoring
  • Detektion af plagiering
  • Sikker browser

Læs mere om Proctoring Features.

Hvordan fortolker jeg testresultater?

Den primære ting at huske på er, at en vurdering er et elimineringsværktøj, ikke et udvælgelsesværktøj. En færdighedsvurdering er optimeret for at hjælpe dig med at eliminere kandidater, der ikke er teknisk kvalificerede til rollen, den er ikke optimeret til at hjælpe dig med at finde den bedste kandidat til rollen. Så den ideelle måde at bruge en vurdering på er at beslutte en tærskelværdi (typisk 55%, vi hjælper dig med benchmark) og inviterer alle kandidater, der scorer over tærsklen for de næste interviewrunder.

Hvilken oplevelsesniveau kan jeg bruge denne test til?

Hver Adaface -vurdering tilpasses til din jobbeskrivelse/ ideel kandidatperson (vores emneeksperter vælger de rigtige spørgsmål til din vurdering fra vores bibliotek på 10000+ spørgsmål). Denne vurdering kan tilpasses til ethvert erfaringsniveau.

Får hver kandidat de samme spørgsmål?

Ja, det gør det meget lettere for dig at sammenligne kandidater. Valgmuligheder for MCQ -spørgsmål og rækkefølgen af ​​spørgsmål randomiseres. Vi har anti-cheating/proctoring funktioner på plads. I vores virksomhedsplan har vi også muligheden for at oprette flere versioner af den samme vurdering med spørgsmål om lignende vanskelighedsniveauer.

Jeg er kandidat. Kan jeg prøve en øvelsestest?

Nej. Desværre understøtter vi ikke praksisforsøg i øjeblikket. Du kan dog bruge vores eksempler på spørgsmål til praksis.

Hvad er omkostningerne ved at bruge denne test?

Du kan tjekke vores prisplaner.

Kan jeg få en gratis prøve?

Ja, du kan tilmelde dig gratis og forhåndsvise denne test.

Jeg flyttede lige til en betalt plan. Hvordan kan jeg anmode om en brugerdefineret vurdering?

Her er en hurtig guide til hvordan man anmoder om en brugerdefineret vurdering på adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prøv det mest kandidatvenlige færdighedsvurderingsværktøj i dag.
g2 badges
Ready to use the Adaface Spark -test?
Ready to use the Adaface Spark -test?
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️