Why you should use 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

Spark Online Test

Q: What topics are covered in the Spark Online Test?

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

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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	Try practice test
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?
Medium File system director Spark Scala API Spark Streaming	Try practice test
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?
Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Character count	2 mins Spark	Try practice test
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?
	Medium File system director Spark Scala API Spark Streaming	3 mins Spark	Try practice test
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?
	Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	4 mins Spark	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Character count	Spark	Easy	2 mins	Try practice test
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?
	File system director Spark Scala API Spark Streaming	Spark	Medium	3 mins	Try practice test
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?
	Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Spark	Medium	4 mins	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Se prøvescorekort

Try practice test

Start 14-day free trial

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.

Reason #9

Advanced Proctoring

Learn more

Preview this test

Se prøvescorekort

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Preview this test

Se prøvescorekort

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 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

Se den fulde casestudie

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.