Prueba en línea de MapReduce

Q: What topics are covered in the Prueba en línea de MapReduce?

Mapa reducido Procesamiento de big data Computación distribuída Análisis de los datos Hadoop Procesamiento de datos Computación paralela Agregación de datos Transformación de datos Optimización del rendimiento

About the test:

La prueba en línea de MapReduce utiliza MCQ basados en escenarios para evaluar a los candidatos sobre su conocimiento del marco MapReduce, incluida su competencia en trabajar con Hadoop, HDFS e hilo. La prueba también evalúa la familiaridad de un candidato con el cerdo y la colmena para el análisis de datos y su capacidad para trabajar con tecnologías de big data. La prueba tiene como objetivo evaluar la capacidad de un candidato para diseñar y desarrollar aplicaciones utilizando el marco MapReduce y las tecnologías relacionadas de manera efectiva.

Covered skills:

Mapa reducido
Computación distribuída
Hadoop
Computación paralela
Transformación de datos

Procesamiento de big data
Análisis de los datos
Procesamiento de datos
Agregación de datos
Optimización del rendimiento

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9 reasons why

Adaface Prueba en línea de MapReduce is the most accurate way to shortlist Desarrollador de big datas

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Prueba en línea de MapReduce 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 escribir programas de MapReduce eficientes
Comprensión de los principios de procesamiento de big data
Conocimiento de conceptos de computación distribuidos
Competencia en técnicas de análisis de datos
Experiencia con el marco de Hadoop
Capacidad para procesar grandes volúmenes de datos
Comprensión de los principios de computación paralela
Habilidades en agregación y resumen de datos
Competencia en la transformación y manipulación de datos
Conocimiento de las técnicas de optimización del rendimiento

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 de mapreduce 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 de mapreduce 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 de mapreduce 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 MapReduce

Why you should use Prueba en línea de MapReduce?

The Prueba de mapreduce 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:

Capacidad para implementar algoritmos MapReduce para el procesamiento de big data
Competencia en el ecosistema de Hadoop y sus componentes
Comprensión de los principios informáticos distribuidos
Capacidad para analizar datos utilizando técnicas MapReduce
Conocimiento de la arquitectura de Hadoop y su papel en el procesamiento de big data
Experiencia en procesamiento de datos utilizando MapReduce Frameworks
Competente en computación paralela para un procesamiento de datos eficiente
Capacidad para agregar y transformar datos utilizando MapReduce
Experiencia en optimización del rendimiento para trabajos de MapReduce

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 MapReduce?

MapReduce
MapReduce es un modelo de programación y un marco de software utilizado para procesar y generar grandes conjuntos de datos en un entorno informático distribuido. Permite la ejecución paralela de tareas de procesamiento de datos en un clúster de computadoras, lo que lo hace adecuado para el procesamiento de big data. Evaluar las habilidades de MapReduce en esta prueba ayudará a los reclutadores a evaluar la capacidad de los candidatos para utilizar de manera eficiente esta importante técnica en el procesamiento de big data.
Procesamiento de big data
El procesamiento de datos de big. Grandes volúmenes de datos complejos de varias fuentes. Requiere técnicas y herramientas, como MapReduce, para procesar de manera eficiente y extraer ideas significativas de los datos. La evaluación de las habilidades de los candidatos en el procesamiento de big data ayudará a los reclutadores a identificar a las personas que pueden manejar los desafíos relacionados con el trabajo con conjuntos de datos masivos.
Computación distribuida
Computación distribuida se refiere al uso de múltiples computadoras Para resolver un problema o realizar una tarea. Permite el procesamiento paralelo y puede mejorar significativamente el rendimiento general y la escalabilidad. La medición de las habilidades de los candidatos en la informática distribuida es esencial, ya que indica su capacidad para diseñar e implementar soluciones escalables y eficientes en un entorno distribuido.
Análisis de datos
El análisis de datos implica la exploración, la transformación, la transformación, la transformación y modelado de datos para extraer información valiosa y apoyar la toma de decisiones. Evaluar las habilidades de los candidatos en el análisis de datos permite a los reclutadores identificar a las personas que pueden analizar e interpretar de manera efectiva conjuntos de datos complejos, proporcionando información valiosa para impulsar los resultados comerciales.
hadoop
Hadoop es un abierto- Marco de origen que proporciona un sistema de archivos distribuido y admite el procesamiento de Big Data utilizando el modelo de programación MapReduce. La evaluación de las habilidades de Hadoop de los candidatos es crucial, ya que demuestra su competencia en la utilización de esta poderosa herramienta para administrar y procesar grandes conjuntos de datos.
Procesamiento de datos
El procesamiento de datos se refiere a la manipulación y transformación de datos de datos extraer información útil o prepararla para un análisis posterior. La evaluación de las habilidades de los candidatos en el procesamiento de datos garantiza que puedan administrar y limpiar efectivamente grandes conjuntos de datos, mejorar su capacidad de trabajar con Big Data de manera efectiva.
Computación paralela
Computación paralela implica dividir un problema en tareas más pequeñas que se pueden ejecutar simultáneamente en múltiples procesadores o computadoras. Permite un procesamiento más rápido de cálculos complejos y es particularmente útil en el procesamiento de big data. La medición de las habilidades de los candidatos en la computación paralela ayuda a identificar a las personas capaces de diseñar e implementar algoritmos paralelos para el procesamiento de datos eficiente.
La agregación de datos
La agregación de datos es el proceso de recopilación y resumen de datos de múltiples Fuentes en una sola forma fácil de manejar. Desempeña un papel crucial en el procesamiento de big data, ya que permite el almacenamiento y la recuperación eficientes de la información relevante. La evaluación de las habilidades de los candidatos en la agregación de datos garantiza que puedan recopilar y consolidar de manera efectiva los datos de diferentes fuentes, lo que respalda las tareas de análisis de datos más avanzadas.
Transformación de datos
La transformación de datos implica la conversión de datos de uno de uno formatear o estructura a otro, a menudo para prepararlo para el análisis o la integración con otros sistemas. Es un paso esencial en la tubería de procesamiento de datos y requiere conocimiento de varias técnicas y herramientas. La medición de las habilidades de los candidatos en la transformación de datos ayuda a los reclutadores a identificar a las personas que pueden manipular y remodelar los datos de manera eficiente para cumplir con los requisitos específicos. de software y sistemas. Evaluar las habilidades de los candidatos en la optimización del rendimiento es importante, ya que indica su capacidad para identificar y resolver cuellos de botella, mejorar la eficiencia computacional y optimizar la utilización de recursos. Esta habilidad es particularmente relevante en el contexto del procesamiento de big data, donde el rendimiento afecta el procesamiento de conjuntos de datos masivos.
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 de mapreduce to be based on.
MapReduce básicos
Función mapeador
Función reductora
Función combinadora
Formatos de entrada y salida
Clasificación secundaria
Partición y barajamiento
Contadores en MapReduce
Optimización de trabajo de MapReduce
Unir las operaciones en MapReduce
Serialización de datos en MapReduce
Arquitectura de Hadoop
HDFS (sistema de archivos distribuido Hadoop)
Hilo (otro negociador de recursos)
Marco de hadoop mapreduce
Transmisión de Hadoop
Hadoop MapReduce Ejecución de trabajo
Procesamiento de datos en Hadoop
Localidad de datos en Hadoop
Almacenamiento y procesamiento distribuido en Hadoop
Técnicas de análisis de datos
Análisis exploratorio de datos
Limpieza de datos y preprocesamiento
Análisis estadístico en MapReduce
Trabajar con grandes conjuntos de datos
Técnicas de transformación de datos
Agregación y resumen de datos
Optimización del rendimiento en MapReduce
Tolerancia a fallas en la computación distribuida
Principios de computación paralelos
Marcos informáticos distribuidos
Computación de clúster
Gestión de recursos distribuidos
Escalabilidad en la computación distribuida
Paralelismo de datos
Paralelismo de la tarea
Control de concurrencia
Integración de datos y consolidación
Diseño de almacén de datos
Evaluación de calidad de datos
ETL (extracto, transformación, carga)
Visualización de datos
Almacenamiento de datos
La optimización del rendimiento
Transmisión de datos
Procesamiento de datos en tiempo real
Procesamiento masivo en paralelo
Computación en la nube y big data
Dato de governancia
Seguridad de datos en sistemas distribuidos
Integridad y consistencia de datos
Privacidad de datos y cumplimiento
Copia de seguridad de datos y recuperación de desastres
Replicación de datos

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

Desarrollador de big data
Desarrollador de Hadopp
Ingeniero de datos

How is the Prueba en línea de MapReduce 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 en procesamiento de datos utilizando MapReduce
Familiaridad con la computación paralela
Habilidades de agregación y transformación de datos
Conocimiento de optimización de rendimiento
Comprensión del procesamiento de big data
Conocimiento profundo de los principios de computación distribuidos
Capacidad para agregar y transformar datos complejos

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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 MapReduce Preguntas frecuentes

¿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.