Prueba en línea de Hadoop

About the test:

La prueba en línea de Hadoop utiliza preguntas MCQ basadas en escenarios para evaluar la capacidad de los candidatos para instalar grupos de Hadoop en la nube, ejecutar trabajos de MapReduce optimizados en grupos Hadoop y escribir instrucciones de cerdo eficientes y consultas de colmena para realizar análisis de datos en conjuntos de datos complejos. Las pantallas de prueba para Core Hadoop Framework conocen que los gerentes de contratación buscan en desarrolladores y administradores de Hadoop.

Covered skills:

Instalación y configuración de clústeres de Hadoop
Escribir consultas eficientes de colmena y cerdo
Manejo de datos de transmisión
Solución de problemas y monitoreo

Arquitectura de Core Hadoop (HDFS; hilo; MapReduce)
Publicar datos en grupos
Trabajar con diferentes formatos de archivo

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9 reasons why

Adaface Prueba en línea de Hadoop is the most accurate way to shortlist Administrador de Hadoops

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Prueba en línea de Hadoop 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:

Capacidad para instalar y configurar grupos Hadoop
Comprensión de la arquitectura de Core Hadoop (HDFS, Yarn, MapReduce)
Competencia en la escritura de consultas eficientes de colmena y cerdo
Capacidad para publicar datos en grupos
Capaz de manejar datos de transmisión
Conocimiento de trabajar con diferentes formatos de archivo
Habilidad en la resolución de problemas y monitoreo

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

Estas son solo una pequeña muestra de nuestra biblioteca de más de 10,000 preguntas. Las preguntas reales sobre esto Prueba en línea de Hadoop no se puede obtener.

🧐 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

Con Adaface, pudimos optimizar nuestro proceso de selección inicial en más de un 75 %, liberando un tiempo precioso tanto para los gerentes de contratación como para nuestro equipo de adquisición de talentos.

Brandon Lee, jefe de personas, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Prueba en línea de Hadoop 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 Prueba en línea de Hadoop 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 Prueba en línea de Hadoop

Why you should use Prueba en línea de Hadoop?

The Prueba en línea de Hadoop 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:

Instalación y configuración de clústeres de Hadoop
Arquitectura de Core Hadoop que incluye HDFS, HILAR y MapReduce
Escribir consultas eficientes de colmena y cerdo
Publicar datos en grupos
Manejo de datos de transmisión
Trabajar con diferentes formatos de archivo
Solución de problemas y monitoreo
Optimización del rendimiento del clúster de Hadoop
Implementación de la seguridad de los datos en Hadoop
Diseño e implementación de modelos de datos Hadoop

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 Prueba en línea de Hadoop?

Instalación y configuración de clústeres Hadoop
Esta habilidad implica configurar y configurar múltiples máquinas para trabajar juntas como un clúster distribuido, con el software Hadoop instalado en cada nodo. Requiere conocimiento de la administración del sistema, las redes y la comprensión del ecosistema Hadoop.
arquitectura de hadoop nore (HDFS; hilo; mapreduce)
Esta habilidad cubre los componentes fundamentales de Hadoop, incluido el Hadoop Distributed File System (HDFS) que proporciona almacenamiento confiable, hilo para la gestión de recursos y la programación de trabajo, y MapReduce para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo. Comprender esta arquitectura es crucial para diseñar y optimizar las aplicaciones de Hadoop.
Escribir consultas eficientes de colmena y cerdo
Esta habilidad implica escribir consultas en colmena y cerdo, que son idiomas de alto nivel utilizados para procesamiento y análisis de datos en Hadoop. Escribir consultas eficientes es importante para lograr un rendimiento óptimo y extraer ideas valiosas de grandes conjuntos de datos.
Publicar datos a grupos
Esta habilidad requiere la capacidad de importar datos de fuentes externas a clústeres de Hadoop, Asegurar que los datos se formaten correctamente y se optimice para el almacenamiento. También implica la gestión de la replicación de datos, la compresión y la seguridad para garantizar la integridad de los datos y la disponibilidad dentro del clúster.
Manejo de datos de transmisión
Esta habilidad implica procesar y analizar datos de transmisión en tiempo real en los datos de transmisión en tiempo real. Hadoop. Requiere conocimiento de tecnologías como Apache Kafka o Apache Storm para ingerir y procesar datos tal como se genera, lo que permite análisis y toma de decisiones en tiempo real.
Trabajando con diferentes formatos de archivo
Esta habilidad implica trabajar con varios formatos de archivo, como CSV, JSON, Avro o Parquet, en Hadoop. Requiere comprender los formatos de archivo y sus ventajas y compensaciones específicas para diferentes casos de uso, así como el conocimiento de las herramientas para procesar y transformar datos en diferentes formatos.
Solución de problemas y monitoreo
Esta habilidad se trata de identificar y resolver problemas en grupos de Hadoop, como cuellos de botella de rendimiento, inconsistencias de datos o problemas de configuración. Implica el uso de diversas herramientas de monitoreo y técnicas de diagnóstico para garantizar el funcionamiento suave del entorno Hadoop.
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 Prueba en línea de Hadoop to be based on.
Instalación de Hadoop
Configuración de clústeres de Hadoop
Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS)
Gestión de recursos de hilo
Modelo de programación de MapReduce
Lenguaje de consulta de colmena
Secuaz de cerdo
Publicar datos a clústeres de Hadoop
Procesamiento de datos de transmisión en Hadoop
Trabajar con formato de archivo Avro
Trabajar con formato de archivo parquet
Trabajar con formato de archivo ORC
Manejo de datos JSON en Hadoop
Cómo solucionar problemas de rendimiento de Hadoop
Monitoreo de racimos de Hadoop
Asegurando grupos de Hadoop
Técnicas de ingestión de datos en Hadoop
Flujos de trabajo de procesamiento de datos en Hadoop
Optimización de trabajos de Hadoop
Comprender los componentes del ecosistema de Hadoop
Trabajar con herramientas de línea de comandos de Hadoop
Análisis de registros de Hadoop
Gestión de clústeres de Hadoop
Estrategias de respaldo y recuperación para Hadoop
Trabajando con Apache Spark
Tuning de clúster de Hadoop
Manejo de datos sesgados en Hadoop
Usando conectores Hadoop
Técnicas de compresión de datos de Hadoop
Serialización de datos en Hadoop
Modelos de implementación de clúster Hadoop
Patrones de diseño para Hadoop
REPARACIÓN DE DATOS EN HADOOP
Hadoop alta disponibilidad
Programación de trabajo en Hadoop
Partición de datos en Hadoop
Comprender el caché distribuido Hadoop
Localidad de datos de Hadoop
Usando la transmisión de Hadoop
Entrada/salida del archivo en Hadoop
Comprender los archivos de configuración de Hadoop
Ciclo de vida de la aplicación de hilo
Formatos de entrada/salida de Hadoop
Ejecución especulativa en Hadoop
Comprender la gestión de recursos de Hadoop
Mecanismos de seguridad de Hadoop
Administrar usuarios y grupos de Hadoop
Dimensionamiento de clúster de Hadoop y planificación de capacidad
Cifrado de datos de Hadoop
Replicación de datos HDFS
Trabajando con bibliotecas de Hadoop
Trabajar con herramientas del ecosistema de Hadoop

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What roles can I use the Prueba en línea de Hadoop for?

Administrador de Hadoop
Ingeniero de Hadoop
Probador de hadoop
Desarrollador de aplicaciones de Hadoop
Desarrollador de Big Data - Hadoop
Ingeniero senior de big data - Hadoop
Administrador senior de Hadoop

How is the Prueba en línea de Hadoop 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

Experiencia con herramientas del ecosistema de Hadoop como Spark, HBase e Impala
Gestionar y ajustar los grupos de Hadoop
Ajuste y optimización de trabajos de MapReduce
Experiencia con herramientas de procesamiento y ingestión de datos de Hadoop
Implementación de alta disponibilidad y recuperación ante desastres para grupos de Hadoop
Escribir y optimizar consultas de Apache Hive para conjuntos de datos grandes
Experiencia con conceptos y tecnologías de almacenamiento de datos
Diseño e implementación de tuberías de datos en Hadoop
Trabajar con marcos informáticos distribuidos en Hadoop
Experiencia con el procesamiento de datos en tiempo real en Hadoop

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Los gerentes de contratación sintieron que a través de las preguntas técnicas que hicieron durante las entrevistas del panel, pudieron decir qué candidatos tenían mejores puntajes y diferenciarse de aquellos que no obtuvieron tan buenos puntajes. Ellos son altamente satisfecho con la calidad de los candidatos preseleccionados con la selección de Adaface.

85%

Reducción en el tiempo de detección

Ver estudio de caso completo

Prueba en línea de Hadoop Preguntas frecuentes

¿Puedo evaluar Hadoop y Spark en la misma prueba?

Sí. Puedes evaluar múltiples habilidades en la misma prueba. Si la descripción de su trabajo en Hadoop requiere que los candidatos tengan experiencia con Hadoop y Apache Spark, incluimos preguntas sobre ambas habilidades. Puede consultar nuestra [Prueba en línea de Spark] estándar (https://www.adaface.com/assessment-test/spark-online-test) para comprender qué tipo de preguntas se utilizarán para evaluar el conocimiento de Spark.

¿Puedo evaluar otras tecnologías Big Data como Hive, Pig, SQL en la misma prueba?

Sí. Los puestos de Big Data en diferentes empresas requieren que los candidatos tengan experiencia en diferentes tecnologías. Apoyamos la personalización de las evaluaciones para que se adapten a la descripción de su trabajo. Esto incluye incluir preguntas para evaluar múltiples habilidades en una misma prueba. Los roles populares de Hadoop requieren que los candidatos tengan experiencia con tecnologías relacionadas como Hive, Pig, SQL, Spark. Si lo requieres, incluimos preguntas sobre estos temas en el mismo test para que puedas identificar a los candidatos adecuados para tu empresa. Puede consultar nuestra [Prueba en línea de SQL] estándar (https://www.adaface.com/assessment-test/sql-online-test) y la [Prueba en línea de Spark](https://www.adaface.com/assessment- test/spark-online-test) para ver cómo se evalúan esas habilidades.

¿Puedo combinar múltiples habilidades en una evaluación personalizada?

Si, absolutamente. Las evaluaciones personalizadas se configuran en función de la descripción de su trabajo e incluirán preguntas sobre todas las habilidades imprescindibles que especifique.

¿Tiene alguna característica anti-trato o procuración en su lugar?

Tenemos las siguientes características anti-trate en su lugar:

Preguntas no postradas
Procuración de IP
Procedor web
Procedores de cámara web
Detección de plagio
navegador seguro

Lea más sobre las funciones de procuración.

¿Cómo interpreto los puntajes de las pruebas?

Lo principal a tener en cuenta es que una evaluación es una herramienta de eliminación, no una herramienta de selección. Una evaluación de habilidades está optimizada para ayudarlo a eliminar a los candidatos que no están técnicamente calificados para el rol, no está optimizado para ayudarlo a encontrar el mejor candidato para el papel. Por lo tanto, la forma ideal de usar una evaluación es decidir un puntaje umbral (generalmente del 55%, lo ayudamos a comparar) e invitar a todos los candidatos que obtienen un puntaje por encima del umbral para las próximas rondas de la entrevista.

¿Para qué nivel de experiencia puedo usar esta prueba?

Cada evaluación de AdaFace está personalizada para su descripción de trabajo/ persona candidata ideal (nuestros expertos en la materia elegirán las preguntas correctas para su evaluación de nuestra biblioteca de más de 10000 preguntas). Esta evaluación se puede personalizar para cualquier nivel de experiencia.

¿Cada candidato tiene las mismas preguntas?

Sí, te hace mucho más fácil comparar los candidatos. Las opciones para las preguntas de MCQ y el orden de las preguntas son aleatorizados. Tenemos características anti-trato/procuración en su lugar. En nuestro plan empresarial, también tenemos la opción de crear múltiples versiones de la misma evaluación con cuestiones de niveles de dificultad similares.

Soy candidato. ¿Puedo probar una prueba de práctica?

No. Desafortunadamente, no apoyamos las pruebas de práctica en este momento. Sin embargo, puede usar nuestras preguntas de muestra para la práctica.

¿Cuál es el costo de usar esta prueba?

Puede consultar nuestros planes de precios.

¿Puedo obtener una prueba gratuita?

Sí, puede registrarse gratis y previsualice esta prueba.

Me acabo de mudar a un plan pagado. ¿Cómo puedo solicitar una evaluación personalizada?

Aquí hay una guía rápida sobre cómo solicitar una evaluación personalizada en Adaface.

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Instalación y configuración de clústeres Hadoop

arquitectura de hadoop nore (HDFS; hilo; mapreduce)

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Trabajando con diferentes formatos de archivo

Solución de problemas y monitoreo

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How is the Prueba en línea de Hadoop customized for senior candidates?

Prueba en línea de Hadoop Preguntas frecuentes

¿Puedo evaluar Hadoop y Spark en la misma prueba?

¿Puedo evaluar otras tecnologías Big Data como Hive, Pig, SQL en la misma prueba?

¿Puedo combinar múltiples habilidades en una evaluación personalizada?

¿Tiene alguna característica anti-trato o procuración en su lugar?

¿Cómo interpreto los puntajes de las pruebas?

¿Para qué nivel de experiencia puedo usar esta prueba?

¿Cada candidato tiene las mismas preguntas?

Soy candidato. ¿Puedo probar una prueba de práctica?

¿Cuál es el costo de usar esta prueba?

¿Puedo obtener una prueba gratuita?

Me acabo de mudar a un plan pagado. ¿Cómo puedo solicitar una evaluación personalizada?

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