MapReduce Online -Test

Q: What topics are covered in the MapReduce Online -Test?

Karte verkleinern Big -Data -Verarbeitung Verteiltes Computer Datenanalyse Hadoop Datenverarbeitung Parallele Computing Datenaggregation Datenumwandlung Leistungsoptimierung

About the test:

Der MapReduce Online-Test verwendet szenariobasierte MCQs, um Kandidaten über ihre Kenntnisse über MapReduce Framework zu bewerten, einschließlich ihrer Kenntnisse in der Arbeit mit Hadoop, HDFs und Garn. Der Test bewertet auch die Vertrautheit eines Kandidaten mit Pig und Hive für die Datenanalyse und deren Fähigkeit, mit Big Data -Technologien zu arbeiten. Der Test zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Kandidaten zu bewerten, Anwendungen mithilfe von MapReduce Framework und verwandten Technologien effektiv zu entwerfen und zu entwickeln.

Covered skills:

Karte verkleinern
Verteiltes Computer
Hadoop
Parallele Computing
Datenumwandlung

Big -Data -Verarbeitung
Datenanalyse
Datenverarbeitung
Datenaggregation
Leistungsoptimierung

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9 reasons why

Adaface MapReduce Online -Test is the most accurate way to shortlist Big Data -Entwicklers

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The MapReduce 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:

Fähigkeit, effiziente MapReduce -Programme zu schreiben
Verständnis der Prinzipien der Big -Data -Verarbeitung
Kenntnis der verteilten Computerkonzepte
Kenntnisse in Datenanalysetechniken
Erfahrung mit Hadoop -Framework
Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten
Verständnis der parallelen Computerprinzipien
Fähigkeiten in der Datenaggregation und Zusammenfassung
Kenntnisse in der Datenumwandlung und -manipulation
Kenntnis der Leistungsoptimierungstechniken

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

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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

Dies sind nur ein kleines Beispiel aus unserer Bibliothek mit mehr als 10.000 Fragen. Die tatsächlichen Fragen dazu MapReduce -Test wird nichtgänger sein.

🧐 Question
Easy Count number of occurrences Mappers Reducers	Try practice test
Chusk works as Hadoop developer at Pesla Inc. Chusk is tasked with processing input data to count number of occurrences of each unique word. Chusk did the following to achieve this: 1. Tokenize each word and emit lateral value 1 with Mapper 2. Reducer increments counter for each literal 1 it receives Chusk is now tasked with optimizing this by using a combiner. Will Chusk be able to reuse existing reducers as combiners? A: Yes B: No C: Because the sum operation is both associative and commutative and the input and output types to the reduce method match D: Because the sum operation in the Reducer is incompatible with the operation of a combiner E: Because the combiner is incompatible with a Mapper, which doesn't use the same data type for both the key and value F: Insufficient information
Medium Hive ngrams	Try practice test
Assuming the following Hive statements execute successfully, choose the correct statements that describe the result: from fooddata select context_ngrams(sentences(lines), array("twiggy", "romato", null), 68); A. A bigram of the top 68 sentences that contain the substring "twiggy romato" in the lines column of the input data A1 table. B. An 68-value ngram of sentences that contain the words "twiggy" or "romato" in the lines column of the fooddata table. C. A trigram of the top 68 sentences that contain "twiggy romato" followed by a null space in the lines column of the fooddata table. D. A frequency distribution of the top 68 words that follow the subsequence "twiggy romato" in the lines column of the fooddata table.
Easy P Q relations Pig	Try practice test
Consider the following two relations, P and Q: What is the output of the following Pig command? Q = GROUP P BY p2; DUMP Q;

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Count number of occurrences Mappers Reducers	3 mins Hadoop	Try practice test
Chusk works as Hadoop developer at Pesla Inc. Chusk is tasked with processing input data to count number of occurrences of each unique word. Chusk did the following to achieve this: 1. Tokenize each word and emit lateral value 1 with Mapper 2. Reducer increments counter for each literal 1 it receives Chusk is now tasked with optimizing this by using a combiner. Will Chusk be able to reuse existing reducers as combiners? A: Yes B: No C: Because the sum operation is both associative and commutative and the input and output types to the reduce method match D: Because the sum operation in the Reducer is incompatible with the operation of a combiner E: Because the combiner is incompatible with a Mapper, which doesn't use the same data type for both the key and value F: Insufficient information
	Medium Hive ngrams	2 mins Hadoop	Try practice test
Assuming the following Hive statements execute successfully, choose the correct statements that describe the result: from fooddata select context_ngrams(sentences(lines), array("twiggy", "romato", null), 68); A. A bigram of the top 68 sentences that contain the substring "twiggy romato" in the lines column of the input data A1 table. B. An 68-value ngram of sentences that contain the words "twiggy" or "romato" in the lines column of the fooddata table. C. A trigram of the top 68 sentences that contain "twiggy romato" followed by a null space in the lines column of the fooddata table. D. A frequency distribution of the top 68 words that follow the subsequence "twiggy romato" in the lines column of the fooddata table.
	Easy P Q relations Pig	2 mins Hadoop	Try practice test
Consider the following two relations, P and Q: What is the output of the following Pig command? Q = GROUP P BY p2; DUMP Q;

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Count number of occurrences Mappers Reducers	Hadoop	Easy	3 mins	Try practice test
Chusk works as Hadoop developer at Pesla Inc. Chusk is tasked with processing input data to count number of occurrences of each unique word. Chusk did the following to achieve this: 1. Tokenize each word and emit lateral value 1 with Mapper 2. Reducer increments counter for each literal 1 it receives Chusk is now tasked with optimizing this by using a combiner. Will Chusk be able to reuse existing reducers as combiners? A: Yes B: No C: Because the sum operation is both associative and commutative and the input and output types to the reduce method match D: Because the sum operation in the Reducer is incompatible with the operation of a combiner E: Because the combiner is incompatible with a Mapper, which doesn't use the same data type for both the key and value F: Insufficient information
	Hive ngrams	Hadoop	Medium	2 mins	Try practice test
Assuming the following Hive statements execute successfully, choose the correct statements that describe the result: from fooddata select context_ngrams(sentences(lines), array("twiggy", "romato", null), 68); A. A bigram of the top 68 sentences that contain the substring "twiggy romato" in the lines column of the input data A1 table. B. An 68-value ngram of sentences that contain the words "twiggy" or "romato" in the lines column of the fooddata table. C. A trigram of the top 68 sentences that contain "twiggy romato" followed by a null space in the lines column of the fooddata table. D. A frequency distribution of the top 68 words that follow the subsequence "twiggy romato" in the lines column of the fooddata table.
	P Q relations Pig	Hadoop	Easy	2 mins	Try practice test
Consider the following two relations, P and Q: What is the output of the following Pig command? Q = GROUP P BY p2; DUMP Q;

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Mit Adaface konnten wir unseren Erstauswahlprozess um mehr als 75 % optimieren und so wertvolle Zeit sowohl für Personalmanager als auch für unser Talentakquiseteam gewinnen!

Brandon Lee, Leiter der Menschen, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment MapReduce -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 MapReduce -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

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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

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About the MapReduce Online -Test

Why you should use MapReduce Online -Test?

The MapReduce -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:

Fähigkeit, MapReduce -Algorithmen für die Big -Data -Verarbeitung zu implementieren
Kenntnisse im Hadoop -Ökosystem und seiner Komponenten
Verständnis von verteilten Computerprinzipien
Fähigkeit zur Analyse von Daten mithilfe von MapReduce -Techniken
Kenntnis der Architektur von Hadoop und seiner Rolle bei der Big -Data -Verarbeitung
Fachwissen in der Datenverarbeitung mithilfe von MapReduce -Frameworks
Kompetent im parallelen Computing für die effiziente Datenverarbeitung
Fähigkeit, Daten mithilfe von MapReduce zu aggregieren und zu transformieren
Erfahrung in der Leistungsoptimierung für MapReduce -Jobs

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 MapReduce Online -Test?

MapReduce
MapReduce ist ein Programmiermodell und ein Software -Framework, das zur Verarbeitung und Generierung großer Datensätze in einer verteilten Computerumgebung verwendet wird. Es ermöglicht die parallele Ausführung von Datenverarbeitungsaufgaben über eine Gruppe von Computern, wodurch es für die Big -Data -Verarbeitung geeignet ist. Die Bewertung von MapReduce -Fähigkeiten in diesem Test hilft den Personalvermittlern, die Fähigkeit der Kandidaten zu bewerten, diese wichtige Technik in der Big -Data -Verarbeitung effizient zu nutzen. Große Mengen komplexer Daten aus verschiedenen Quellen. Es erfordert Techniken und Tools wie MapReduce, um aus den Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu verarbeiten und zu extrahieren. Die Bewertung der Fähigkeiten der Kandidaten in der Big -Data -Verarbeitung hilft den Personalvermittlern, Personen zu identifizieren, die die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Arbeit mit massiven Datensätzen bewältigen können. um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe auszuführen. Es ermöglicht eine parallele Verarbeitung und kann die Gesamtleistung und Skalierbarkeit erheblich verbessern. Die Fähigkeiten der Kandidaten im verteilten Computing sind von wesentlicher Bedeutung, da es ihre Fähigkeit zur Entwurf und Implementierung skalierbarer und effizienter Lösungen in einer verteilten Umgebung angibt. und Modellierung von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Bewertung der Fähigkeiten der Kandidaten in der Datenanalyse ermöglicht es Personalvermittlern, Personen zu identifizieren, die komplexe Datensätze effektiv analysieren und interpretieren können und wertvolle Erkenntnisse zur Förderung der Geschäftsergebnisse liefern. Quell -Framework, das ein verteiltes Dateisystem bereitstellt und die Verarbeitung von Big -Data mithilfe des MapReduce -Programmiermodells unterstützt. Die Bewertung der Fähigkeiten der Kandidaten von Hadoop ist entscheidend, da sie ihre Fähigkeiten bei der Verwendung dieses leistungsstarken Tools zur Verwaltung und Verarbeitung großer Datensätze zeigt. Um nützliche Informationen zu extrahieren oder diese für weitere Analysen vorzubereiten. Die Bewertung der Fähigkeiten der Kandidaten in der Datenverarbeitung stellt sicher, dass sie große Datensätze effektiv verwalten und reinigen können und ihre Fähigkeit, mit Big -Data effektiv zu arbeiten in kleinere Aufgaben, die gleichzeitig auf mehreren Prozessoren oder Computern ausgeführt werden können. Es ermöglicht eine schnellere Verarbeitung komplexer Berechnungen und ist besonders nützlich bei der Big -Data -Verarbeitung. Die Messung der Fähigkeiten der Kandidaten im parallelen Computer hilft dabei, Personen zu identifizieren, die parallele Algorithmen für die effiziente Datenverarbeitung entwerfen und implementieren können. Quellen in eine einzelne, leicht überschaubare Form. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Big -Data -Verarbeitung, da es ein effizientes Speicher und das Abrufen relevanter Informationen ermöglicht. Die Bewertung der Fähigkeiten der Kandidaten in der Datenaggregation stellt sicher, dass sie Daten aus verschiedenen Quellen effektiv erfassen und konsolidieren können, wodurch fortgeschrittenere Datenanalyseaufgaben unterstützt werden. Format oder Struktur zu einem anderen, häufig, um es für die Analyse oder Integration in andere Systeme vorzubereiten. Es ist ein wesentlicher Schritt in der Datenverarbeitungspipeline und erfordert Kenntnisse verschiedener Techniken und Tools. Messung der Fähigkeiten der Kandidaten in der Datenumwandlung hilft den Personalvermittlern, Personen zu identifizieren, die Daten effizient manipulieren und neu formen können, um die spezifischen Anforderungen zu erfüllen. von Software und Systemen. Die Bewertung der Fähigkeiten der Kandidaten in der Leistungsoptimierung ist wichtig, da sie ihre Fähigkeit zur Identifizierung und Lösung von Engpässen, der Verbesserung der Recheneffizienz und der Optimierung der Ressourcennutzung angeben. Diese Fähigkeit ist im Zusammenhang mit der Big -Data -Verarbeitung besonders relevant, wenn die Leistung die Verarbeitung massiver Datensätze beeinflusst.
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 MapReduce -Test to be based on.
MapReduce -Grundlagen
Mapper -Funktion
Reduzierfunktion
Kombinierfunktion
Eingangs- und Ausgangsformate
Sekundäre Sorte
Partitionierung und Mischen
Zähler in MapReduce
MapReduce -Joboptimierung
Schließen Sie sich Operationen in MapReduce an
Datenserialisierung in MapReduce
Hadoop -Architektur
HDFS (Hadoop -verteiltes Dateisystem)
Garn (noch ein Ressourcenverhandler)
Hadoop MapReduce Framework
Hadoop -Streaming
Hadoop MapReduce -Jobausführung
Datenverarbeitung in Hadoop
Datenlokalität in Hadoop
Verteilte Speicherung und Verarbeitung in Hadoop
Datenanalysetechniken
Explorationsdatenanalyse
Datenreinigung und Vorverarbeitung
Statistische Analyse in MapReduce
Arbeiten mit großen Datensätzen
Datentransformationstechniken
Datenaggregation und Zusammenfassung
Leistungsoptimierung in MapReduce
Fehlertoleranz im verteilten Computer
Parallele Computerprinzipien
Verteilte Computerframeworks
Cluster Computing
Distributed Resource Management
Skalierbarkeit im verteilten Computer
Datenparallelität
Aufgabe Parallelität
Parallelitätskontrolle
Datenintegration und Konsolidierung
Data Warehouse Design
Datenqualitätsbewertung
ETL (Extrakt, Transformation, Last)
Datenvisualisierung
Data Warehousing
Leistungsstimmung
Datenstreaming
Echtzeitdatenverarbeitung
Massiv parallele Verarbeitung
Cloud Computing und Big Data
Datenamt
Datensicherheit in verteilten Systemen
Datenintegrität und Konsistenz
Datenschutz und Konformität
Datensicherung und Katastrophenwiederherstellung
Datenreplikation

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What roles can I use the MapReduce Online -Test for?

Big Data -Entwickler
Hadopp -Entwickler
Dateningenieur

How is the MapReduce 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

Erfahrung in der Datenverarbeitung mithilfe von MapReduce
Vertrautheit mit Parallel Computing
Datenaggregation und Transformationsfähigkeiten
Leistungsoptimierungswissen
Verständnis der Big -Data -Verarbeitung
Eingehende Kenntnisse über verteilte Computerprinzipien
Fähigkeit, komplexe Daten zu aggregieren und zu transformieren

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Die Personalmanager hatten das Gefühl, dass sie durch die technischen Fragen, die sie während der Panel-Interviews stellten, erkennen konnten, welche Kandidaten bessere Ergebnisse erzielten, und sie von denen unterscheiden konnten, die nicht so gut abschnitten. Sie sind Sehr zufrieden mit der Qualität der Kandidaten, die beim Adaface-Screening in die engere Auswahl kommen.

85%

Verringerung der Screening -Zeit

Volle Fallstudie anzeigen

MapReduce Online -Test FAQs

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Ja absolut. Basierend auf Ihrer Stellenbeschreibung werden benutzerdefinierte Bewertungen eingerichtet und enthalten Fragen zu allen von Ihnen angegebenen Must-Have-Fähigkeiten.

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wir haben die folgenden Anti-Cheating-Funktionen:

Nicht-Googling-Fragen
IP -Verbreitung
Web -Verbreitung
Webcam -Proctoring
Plagiaterkennung
sicherer Browser

Lesen Sie mehr über die Proctoring -Funktionen.

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Die wichtigste Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass eine Bewertung ein Eliminierungswerkzeug ist, kein Auswahlwerkzeug. Eine Bewertung der Qualifikationsbewertung wird optimiert, um Ihnen zu helfen, Kandidaten zu beseitigen, die technisch nicht für die Rolle qualifiziert sind. Sie ist nicht optimiert, um Ihnen dabei zu helfen, den besten Kandidaten für die Rolle zu finden. Die ideale Möglichkeit, eine Bewertung zu verwenden, besteht also darin, einen Schwellenwert zu entscheiden (in der Regel 55%, wir helfen Ihnen bei der Benchmark) und alle Kandidaten einladen, die für die nächsten Interviewrunden über dem Schwellenwert punkten.

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Jede Adaface -Bewertung ist an Ihre Stellenbeschreibung/ ideale Kandidatenpersönlichkeit angepasst (unsere Experten für Fache werden die richtigen Fragen für Ihre Bewertung aus unserer Bibliothek mit über 10000 Fragen auswählen). Diese Einschätzung kann für jede Erfahrungsstufe angepasst werden.

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ja, es macht es Ihnen viel einfacher, Kandidaten zu vergleichen. Optionen für MCQ -Fragen und die Reihenfolge der Fragen werden randomisiert. Wir haben Anti-Cheating/Proctoring Funktionen. In unserem Unternehmensplan haben wir auch die Möglichkeit, mehrere Versionen derselben Bewertung mit Fragen mit ähnlichen Schwierigkeitsgraden zu erstellen.