Why you should use 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

Spark Online Test

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

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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

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 chispa no se puede obtener.

🧐 Question
Easy Character count	Try practice test
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?
Medium File system director Spark Scala API Spark Streaming	Try practice test
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?
Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Character count	2 mins Spark	Try practice test
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?
	Medium File system director Spark Scala API Spark Streaming	3 mins Spark	Try practice test
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?
	Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	4 mins Spark	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Character count	Spark	Easy	2 mins	Try practice test
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?
	File system director Spark Scala API Spark Streaming	Spark	Medium	3 mins	Try practice test
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?
	Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Spark	Medium	4 mins	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

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 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.

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 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

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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

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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

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.