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About the test:

La prueba en línea de Apache Spark evalúa la capacidad del candidato para transformar datos estructurados con API RDD y SparkSQL (conjuntos de datos y marcos de datos), convertir los desafíos de los grandes datos en scripts iterativos/ de múltiples etapas, optimizar los trabajos de chispa existentes utilizando el partición/ almacenamiento en caché y analizar las estructuras gráficas Usando Graphx.

Covered skills:

  • Fundamentos del núcleo de chispa
  • Spark Resilient Distributed DataSetets (RDD)
  • Marcos de datos y conjuntos de datos
  • Corriendo chispa en un clúster
  • Ajustar y solucionar problemas de chispa en un clúster
  • Migrar datos de fuentes de datos/ bases de datos
  • Desarrollar y ejecutar trabajos de chispa (Java; Scala; Python)
  • Procesamiento de datos con Spark SQL
  • Transmisión de chispa para procesar datos en tiempo real
  • Implementación de algoritmos iterativos y de varias etapas
  • Análisis de gráfico/ red con biblioteca Graphx

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Desarrollador de chispas



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:

  • Comprender los fundamentos y la arquitectura de Spark Core
  • Desarrollar y ejecutar trabajos de chispa usando Java, Scala y Python
  • Trabajar con conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) en Spark
  • Realizar el procesamiento de datos con Spark SQL
  • Manipulación de datos utilizando marcos de datos y conjuntos de datos en Spark
  • Implementación de la transmisión de chispa para procesar datos en tiempo real
  • Implementar y ejecutar chispa en un clúster
  • Aplicación de algoritmos iterativos y de varias etapas en chispa
  • Ajustar y solucionar problemas de chispa en un clúster
  • Realización de análisis gráfico y red utilizando la biblioteca Graphx
  • Gestión de la migración de datos de varias fuentes y bases de datos
Reason #2

No trick questions

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
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 chispa no se puede obtener.

🧐 Question

Easy

Character count
Solve
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?
 image

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Solve
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?
 image

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Solve
Consider the following Spark DataFrame:
 image
Which of the given code fragments produce the following result:
 image
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Character count

2 mins

Spark
Solve

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Spark
Solve

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame

4 mins

Spark
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Spark
Easy2 mins
Solve
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Spark
Medium3 mins
Solve
Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Spark
Medium4 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Prueba de chispa 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 chispa 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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Ver cuadro de mando de muestra
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment Spark Online Test?

The Prueba de chispa 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:

  • Fundamentos del núcleo de chispa
  • Desarrollar y ejecutar trabajos de chispa en Java, Scala y Python
  • Comprensión de los conjuntos de datos distribuidos de Spark Resilient (RDD)
  • Procesamiento de datos con Spark SQL
  • Trabajar con marcos de datos y conjuntos de datos en Spark
  • Utilización de la transmisión de chispa para el procesamiento de datos en tiempo real
  • Corriendo chispa en un clúster
  • Implementación de algoritmos iterativos y de varias etapas en Spark
  • Ajustar y solucionar problemas de chispa en un clúster
  • Realización de análisis gráfico/red con la biblioteca Graphx en Spark en 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?

  • Fundamentos del núcleo de chispa

    Comprensión del núcleo de chispa implica el conocimiento de los bloques de construcción básicos y el modelo de ejecución de Apache Spark, como RDDS, transformaciones y acciones. Esta habilidad es necesaria para desarrollar aplicaciones de chispa eficientes y escalables.

  • Desarrollar y ejecutar trabajos de chispa (Java; Scala; Python)

    Desarrollar y ejecutar trabajos de chispa requiere competencia en lenguajes de programación como Java , Scala o Python. Esta habilidad es crucial para escribir aplicaciones Spark utilizando API Spark, realizar tareas de procesamiento de datos y aprovechar la potencia de las capacidades informáticas distribuidas de Spark.

  • Spark Resilient Distributed DataSet (RDD)

    Spark RDDS son estructuras de datos fundamentales en Spark que permiten el procesamiento de datos distribuidos y la tolerancia a las fallas. La comprensión de RDDS es esencial para la manipulación de datos eficiente, la transformación y la computación paralela en Spark.

  • Procesamiento de datos con Spark SQL

    Spark SQL es un módulo en Spark que proporciona una interfaz de programación para consultar Datos estructurados y semiestructurados utilizando sintaxis similar a SQL. Esta habilidad es importante para analizar y procesar datos estructurados utilizando operaciones SQL y aprovechar las optimizaciones proporcionadas por el motor de consulta de SCILL SQL.

  • Dataframes y conjuntos de datos

    Los marcos de datos y los conjuntos de datos son abstracciones de nivel más alto construido Además de RDDS en Spark. Proporcionan una forma más expresiva y eficiente de trabajar con datos estructurados y no estructurados. Comprender los marcos de datos y conjuntos de datos es crucial para realizar manipulaciones de datos, transformaciones y agregaciones de manera eficiente en Spark.

  • transmisión de chispa para procesar datos en tiempo real

    La transmisión de chispa es un tolerante escalable y tolerante FLUJO DE PROCEDIMIENTO BIBLIOTECA EN Spark que permite el procesamiento de datos en tiempo real. Esta habilidad es importante para manejar flujos continuos de datos y realizar análisis en tiempo real, lo que permite que las aplicaciones reaccionen a los cambios de datos en tiempo real.

  • Ejecutando chispa en un clúster

    en ejecución Spark en un clúster implica configurar e implementar aplicaciones Spark en una infraestructura de clúster distribuida. Esta habilidad es necesaria para aprovechar las capacidades informáticas distribuidas de Spark y garantizar un rendimiento y escalabilidad óptimos.

  • La implementación de algoritmos iterativos y de múltiples etapas

    Implementación de algoritmos iterativos y de varias etapas en Spark implica Diseño y optimización de algoritmos que requieren múltiples iteraciones o etapas para lograr la salida deseada. Esta habilidad es importante para tareas como el aprendizaje automático y el procesamiento de gráficos que a menudo implican cálculos complejos iterativos y de varias etapas.

  • Ajuste y solución de problemas de chispas en un clúster

    Ajuste y solución de problemas de chispa de chispa En un clúster, se requiere experiencia en la identificación y resolución de problemas de rendimiento, optimizar la utilización de recursos y garantizar la tolerancia a las fallas. Esta habilidad es crucial para maximizar la eficiencia y la confiabilidad de las aplicaciones Spark que se ejecutan en un clúster distribuido.

  • Análisis de gráfico/red con biblioteca Graphx

    Graphx es una biblioteca de computación gráfica en Spark que proporciona Una API para el procesamiento y análisis de gráficos. Comprender GRAPHX es importante para tareas como el análisis de redes sociales, los sistemas de recomendación y la detección de fraude que implican el análisis de relaciones y patrones en datos de gráficos.

  • migrando datos de fuentes de datos/bases de datos

    Datos de migración Desde fuentes de datos o bases de datos hasta SPARA, implica comprender varias técnicas de ingestión de datos, como el procesamiento por lotes, la transmisión y los conectores de datos. Esta habilidad es necesaria para transferir y procesar de manera eficiente los datos de fuentes externas en Spark para su posterior análisis y cálculo.

  • 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 chispa to be based on.

    Chispa rdd
    Spark DataFrame
    Conjunto de datos de chispa
    Spark SQL
    Transmisión de chispa
    Spark Graphx
    Clúster de chispa
    Análisis de gráficos y redes de chispa
    Spark Algoritmos iterativos
    Spark Algoritmos de varias etapas
    Spark Job Tuning
    Solución de problemas de trabajo de chispa
    Migración de datos de chispa
    Spark Core Fundaments
    Desarrollo de Java Spark
    Desarrollo de Scala Spark
    Desarrollo de Python Spark
    Procesamiento de datos en chispa
    Procesamiento de datos en tiempo real en chispa
    Arquitectura de chispa
    Manejo de excepciones y errores en chispa
    Manipulación de datos de chispa
    Agregación de datos de chispa
    Filtrado de datos de chispa
    Transformación de datos de chispa
    Visualización de datos de chispa
    Spark Data se une
    Partición de datos de chispa
    Golpeado de almacenamiento en caché de datos
    Serialización de datos de chispa
    Compresión de datos de chispa
    Fuentes de datos de chispa
    Carga de datos de chispa
    Ahorro de datos de chispa
    Exploración de datos de chispa
    Preprocesamiento de datos de chispa
    Spark Data Analytics
    Minería de datos de chispa
    Calidad de datos de chispa
    Integración de datos de chispa
    Transmisión de datos de chispa
    Spark Data Pipelines
    Almacenamiento de datos de chispa
    Spark Data Security
    Control de acceso a datos de Spark
    Copia de seguridad de datos de Spark
    Recuperación de datos de chispa
    Replicación de datos de chispa
    Compresión de datos de chispa
    Cifrado de datos de chispa
    Esquema de datos de chispa
    Serialización de datos de chispa
    Indexación de datos de chispa
    Visualización de datos de chispa
    Evaluación comparativa de datos de chispa
    Aprendizaje automático de chispa
    Spark Deep Learning
    Spark Networks Neural
    Algoritmos de gráfico de chispa
    Análisis de redes sociales de Spark
    Detección de la comunidad de chispa
    Agrupación de chispa
    Clasificación de chispa
    Regresión de chispa
    Detección de anomalías de chispa
    Sistemas de recomendación de chispa
    Análisis de sentimientos de chispa
    Procesamiento de lenguaje natural de Spark
    Análisis geoespacial de chispa
    Análisis de series de tiempo de Spark
    Filtrado colaborativo de chispa
    Reducción de dimensionalidad de la chispa
    Evaluación del modelo de chispa
    Ingeniería de características de chispa
    Selección de características de chispa
    Spark Hyperparameter Tuning
    Implementación del modelo de chispa
    Monitoreo del modelo de chispa
    Interpretabilidad del modelo de chispa

What roles can I use the Spark Online Test for?

  • Desarrollador de chispa
  • Desarrollador de software - Spark
  • Ingeniero de big data
  • Desarrollador senior de chispa
  • Desarrollador de big data de scala
  • Ingeniero senior de big data
  • Ingeniero de chispa

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

  • Migrar datos de varias fuentes de datos/bases de datos
  • Trabajar con Spark Mllib para tareas de aprendizaje automático
  • Optimización del rendimiento de la chispa utilizando el almacenamiento en caché y la persistencia
  • Uso de tareas de Spark for Natural Language Processing (PNL)
  • Implementación de Spark para análisis en tiempo real
  • Comprender y gestionar a los ejecutores y trabajadores de chispa
  • Utilización de Spark para el procesamiento de datos a gran escala
  • Implementación de Spark para la visualización de datos en tiempo real
  • Integrando Spark con otras tecnologías de Big Data como Hadoop y Cassandra
  • Implementación de las plataformas de chispa en la nube para la escalabilidad y la flexibilidad
Singapore government logo

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

Spark Hiring Test Preguntas frecuentes

¿Cómo se personaliza la prueba en función de los lenguajes de programación?

Spark admite diferentes lenguajes de programación como Java, Scala, Python y R. Personalizamos las pruebas de Spark según el lenguaje de programación de las siguientes maneras:

  • Los fragmentos de código en las preguntas de Spark MCQ basadas en escenarios serán del lenguaje de programación que elijas.
  • Se agregarán a la evaluación preguntas de MCQ diseñadas para evaluar el lenguaje de programación en particular.
  • Se agregarán a la evaluación preguntas de codificación que se programarán en el lenguaje de programación elegido.

Puede consultar nuestro estándar Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test) y pruebas Python para tener una idea de la calidad de las preguntas.

¿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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