Why you should use Pig Online Test?

The Big Data - Schweinetest 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: Kenntnis von Apache Schwein und seinem Ökosystem Verständnis von Hadoop und seinen Komponenten Kenntnisse im MapReduce -Programmierparadigma Fähigkeit, Schweine -Latin -Skripte für die Datenverarbeitung zu schreiben Kenntnis der Lateinfunktionen von Schwein und ihrer Verwendung Erfahrung beim Debugieren und Optimieren von Schweineskripten Vertrautheit mit Apache Pig UDFs (Benutzer definierte Funktionen) Verständnis von Latin -Datentypen und Schemata Kenntnis von Schweinlatein-integrierter Funktionen und Operatoren Fähigkeit, große Datensätze effizient zu analysieren und zu verarbeiten

Pig Online Test

About the test:

Der Pig Online-Test verwendet szenariobasierte MCQs, um Kandidaten über ihre Kenntnisse über Apache Pig zu bewerten, einschließlich ihrer Fähigkeit, Latin-Skripte von Pig zu schreiben, mit Datentypen und integrierten Funktionen zu arbeiten und Schweinefragen zu optimieren. Der Test zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Kandidaten zu bewerten, mit Schwein zu arbeiten und Datenanalyseaufgaben effektiv auszuführen.

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9 reasons why

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

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Pig 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, Apache -Schweineabfragen für die Datenverarbeitung zu schreiben
Verständnis des Hadoop -Frameworks und seiner Komponenten
Kenntnis des MapReduce -Programmiermodells
Verständnis der Schweinlatein -Skriptsprache
Fähigkeit, Schweineskripte für die Leistung zu optimieren und zu stimmen

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 Big Data - Schweinetest wird nichtgänger sein.

🧐 Question
Easy Count number of occurrences Mappers Reducers	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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 Big Data - Schweinetest 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 Big Data - Schweinetest 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 Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The Big Data - Schweinetest 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:

Kenntnis von Apache Schwein und seinem Ökosystem
Verständnis von Hadoop und seinen Komponenten
Kenntnisse im MapReduce -Programmierparadigma
Fähigkeit, Schweine -Latin -Skripte für die Datenverarbeitung zu schreiben
Kenntnis der Lateinfunktionen von Schwein und ihrer Verwendung
Erfahrung beim Debugieren und Optimieren von Schweineskripten
Vertrautheit mit Apache Pig UDFs (Benutzer definierte Funktionen)
Verständnis von Latin -Datentypen und Schemata
Kenntnis von Schweinlatein-integrierter Funktionen und Operatoren
Fähigkeit, große Datensätze effizient zu analysieren und zu verarbeiten

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 Pig Online Test?

Schwein
Schwein ist eine hochrangige Skriptsprache, die für Apache Hadoop entwickelt wurde und zur Analyse großer Datensätze verwendet wird. Es bietet eine einfache und ausdrucksstarke Möglichkeit, Daten zu handhaben, damit Benutzer komplexe MapReduce -Aufgaben problemlos schreiben können. Das Messen von Schweinefähigkeiten in diesem Test hilft den Personalvermittlern, die Fähigkeit des Kandidaten zu bewerten, Big Data effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Komplexe Datensätze zur Aufdeckung versteckter Muster, Trends und Erkenntnisse. Durch die Messung von Big-Data-Analysefähigkeiten in diesem Test können Personalvermittler die Kenntnisse eines Kandidaten in Bezug ist ein Open-Source-Framework, das verteilte Speicher und Verarbeitung großer Datensätze über Computercomputern hinweg ermöglicht. Das Messen von Hadoop -Fähigkeiten in diesem Test hilft den Rekrutierern, das Verständnis dieser beliebten Technologie eines Kandidaten und ihre Fähigkeit, mit verteilten Systemen effektiv zu arbeiten, einzuschätzen.
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 Big Data - Schweinetest to be based on.
Schwein lateinisch
Laden und Speichern von Daten in Schwein
Filterung und Transformation von Daten in Schwein
Beiträge und Gruppierung von Daten in Schwein
Verwenden von integrierten Funktionen in Schwein
Arbeiten mit Schweiner UDFs
Debuggen und Fehlerbehebung bei Schwein
Leistungsoptimierung bei Schwein
Schwein- und Hadoop -Integration
Hadoop Distributed Dateisystem (HDFS)
Hadoop MapReduce Framework
Hadoop -Garn -Ressourcenmanagement
Hadoop -Ökosystemkomponenten (Bienenstock, HBase usw.)
Eingangsformate in Hadoop
Ausgangsformate in Hadoop
Mapper- und Reduzierklassen
Hadoop -Cluster -Setup und Konfiguration
Einreichung und Überwachung von Hadoop -Jobs
Datenserialisierung in Hadoop
Hadoop -Batch -Verarbeitung
Hadoop -Streaming
MapReduce -Partitionierung und Sortierung
Kombinationen und Partitioner in MapReduce
MapReduce -Eingangs- und Ausgangsformate
MapReduce -Zähler
MapReduce -Jobketten
Verteilter Cache in MapReduce
Stellenplanung und Aufgabenplanung in Hadoop
Hadoop -Sicherheit und Authentifizierung
Schwein- und MapReduce -Integration

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What roles can I use the Pig Online Test for?

Big Data -Entwickler
Big Data Developer - Schwein

How is the Pig 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 Arbeit mit Pig -Latin -Anschlüssen und Aggregationen
Verständnis des Hadoop -verteilten Dateisystems (HDFS)
Vertrautheit mit Latin -Transformationen und Filtern
Kenntnisse beim Schreiben von MapReduce -Programmen in Java
Kenntnisse über Hadoop -Cluster -Setup und Konfiguration
Fähigkeit zur Fehlerbehebung und Behebung von Schweineausführungsfehlern
Erfahrung in der Arbeit mit Latin -Kontrollstrukturen
Verständnis der Datenbelastung und Speicherung in Schwein
Kenntnis der Schweinlateindaten -Transformationen
Fähigkeit, Datenvalidierung und Reinigung in Schwein durchzuführen

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Die Personalmanager waren der Meinung, 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

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Pig Hiring 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.