Test en ligne Hadoop

About the test:

Le test en ligne Hadoop utilise des questions de MCQ basées sur un scénario pour évaluer la capacité des candidats à installer des clusters Hadoop sur le cloud, à exécuter des travaux de MapReduce optimisés sur des clusters Hadoop et à écrire des instructions de porc efficaces et des requêtes de ruche pour effectuer une analyse des données sur des ensembles de données complexes. Les écrans de test pour Core Hadoop Framework Knowwork que les gestionnaires d'embauche recherchent dans les développeurs et les administrateurs de Hadoop.

Covered skills:

Installation et configuration des clusters Hadoop
Écrire des requêtes efficaces de ruche et de porc
Gestion des données de streaming
Dépannage et surveillance

Architecture Core Hadoop (HDFS; fil; MapReduce)
Publication des données aux clusters
Travailler avec différents formats de fichiers

Preview this test

Voir l'échantillon

9 reasons why

Adaface Test en ligne Hadoop is the most accurate way to shortlist Admin Hadoops

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test en ligne 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:

Capacité à installer et à configurer les clusters Hadoop
Compréhension de l'architecture Core Hadoop (HDFS, File, MapReduce)
Maîtrise de la rédaction des requêtes efficaces de ruche et de porc
Capacité de publier des données sur des clusters
Capable de gérer les données de streaming
Connaissance du travail avec différents formats de fichiers
Compétenance à dépanner et à surveiller

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

Preview this test

Voir l'échantillon

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

Ce ne sont qu'un petit échantillon de notre bibliothèque de plus de 10 000 questions. Les questions réelles à ce sujet Test en ligne Hadoop ne sera pas googleable.

🧐 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

Avec Adaface, nous avons pu optimiser notre processus de sélection initiale de plus de 75 %, libérant ainsi un temps précieux tant pour les responsables du recrutement que pour notre équipe d'acquisition de talents !

Brandon Lee, Chef du personnel, Love, Bonito

Preview this test

Voir l'échantillon

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test en ligne 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 Test en ligne 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

Voir l'échantillon

Preview this test

Voir l'échantillon

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

Learn more

Preview this test

Voir l'échantillon

About the Test en ligne Hadoop

Why you should use Test en ligne Hadoop?

The Test en ligne 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:

Installation et configuration des clusters Hadoop
Architecture Core Hadoop, y compris HDFS, FILN et MapReduce
Écrire des requêtes efficaces de ruche et de porc
Publication des données aux clusters
Gestion des données de streaming
Travailler avec différents formats de fichiers
Dépannage et surveillance
Optimisation des performances du cluster Hadoop
Implémentation de la sécurité des données dans Hadoop
Concevoir et implémenter des modèles de données 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 Test en ligne Hadoop?

Installation et configuration de clusters Hadoop
Cette compétence consiste à configurer et à configurer plusieurs machines pour travailler ensemble en tant que cluster distribué, avec un logiciel Hadoop installé sur chaque nœud. Il nécessite une connaissance de l'administration du système, de la mise en réseau et de la compréhension de l'écosystème Hadoop.
Architecture Hadoop Core (HDFS; YARN; MapReduce)
Cette compétence couvre les composants fondamentaux de Hadoop, y compris le Hadoop Distributed File System (HDFS) qui fournit un stockage fiable, des fils pour la gestion des ressources et la planification des travaux, et MapReduce pour le traitement de grands ensembles de données en parallèle. Comprendre cette architecture est crucial pour concevoir et optimiser les applications Hadoop.
Écriture de requêtes efficaces de ruche et de porc
Cette compétence consiste Traitement et analyse des données dans Hadoop. La rédaction de requêtes efficaces est importante pour atteindre des performances optimales et extraire des informations précieuses à partir de grands ensembles de données.
Publier des données aux clusters
Cette compétence nécessite la capacité d'importer des données provenant de sources externes en grappes Hadoop,, La garantie des données est correctement formatée et optimisée pour le stockage. Cela implique également la gestion de la réplication des données, de la compression et de la sécurité pour garantir l'intégrité et la disponibilité des données dans le cluster.
Gestion des données de streaming
Cette compétence implique le traitement et l'analyse des données de streaming en temps réel dans Hadoop. Il faut des connaissances sur des technologies comme Apache Kafka ou Apache Storm pour ingérer et traiter les données telles qu'elles sont générées, permettant des analyses et des décisions en temps réel.
Travailler avec différents formats de fichiers
Cette compétence consiste à travailler avec divers formats de fichiers, tels que CSV, JSON, Avro ou Parquet, à Hadoop. Il faut comprendre les formats de fichiers et leurs avantages et compromis spécifiques pour différents cas d'utilisation, ainsi que la connaissance des outils pour traiter et transformer des données dans différents formats.
Dépannage et surveillance
Cette compétence consiste à identifier et à résoudre les problèmes dans les clusters Hadoop, tels que les goulots d'étranglement des performances, les incohérences de données ou les problèmes de configuration. Il s'agit d'utiliser divers outils de surveillance et techniques de diagnostic pour assurer le fonctionnement fluide de l'environnement 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 Test en ligne Hadoop to be based on.
Installation de Hadoop
Configuration des clusters Hadoop
Système de fichiers distribué Hadoop (HDFS)
Gestion des ressources du fil
Modèle de programmation MapReduce
Langue de requête Hive
Script de porc
Publier des données aux grappes Hadoop
Traitement des données de streaming dans Hadoop
Travailler avec le format de fichier AVRO
Travailler avec le format de fichier parquet
Travailler avec le format de fichier ORC
Gérer les données JSON à Hadoop
Comment résoudre les problèmes de performances de Hadoop
Surveillance des grappes Hadoop
Sécuriser les clusters Hadoop
Techniques d'ingestion de données à Hadoop
Flux de travail de traitement des données dans Hadoop
Optimisation des travaux Hadoop
Comprendre les composants de l'écosystème Hadoop
Travailler avec des outils de ligne de commande Hadoop
Analyse des journaux Hadoop
Gérer les clusters Hadoop
Stratégies de sauvegarde et de récupération pour Hadoop
Travailler avec Apache Spark
Réglage du cluster Hadoop
Gestion des données sur les données dans Hadoop
Utilisation de connecteurs Hadoop
Techniques de compression des données Hadoop
Sérialisation des données dans Hadoop
Modèles de déploiement de cluster Hadoop
Modèles de conception pour Hadoop
Repartitionnement des données dans Hadoop
Hadoop High Disponibilité
Planification des emplois à Hadoop
Partionnement des données dans Hadoop
Comprendre le cache distribué Hadoop
Localité des données Hadoop
En utilisant le streaming Hadoop
Entrée / sortie de fichier dans Hadoop
Comprendre les fichiers de configuration Hadoop
Cycle de vie de l'application du fil
Formats d'entrée / sortie Hadoop
Exécution spéculative à Hadoop
Comprendre la gestion des ressources Hadoop
Mécanismes de sécurité Hadoop
Gérer les utilisateurs et les groupes de Hadoop
Dimensionnement du cluster Hadoop et planification des capacités
Encryption de données Hadoop
Réplication des données HDFS
Travailler avec les bibliothèques Hadoop
Travailler avec des outils d'écosystème Hadoop

Preview this test

Voir l'échantillon

What roles can I use the Test en ligne Hadoop for?

Admin Hadoop
Ingénieur Hadoop
Testeur Hadoop
Développeur d'applications Hadoop
Big Data Developer - Hadoop
Ingénieur principal de Big Data - Hadoop
Administrateur de Hadoop senior

How is the Test en ligne 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

Expérience avec des outils d'écosystème Hadoop comme Spark, HBase et Impala
Gérer et régler les grappes Hadoop
Tas fin et optimisation des travaux de mapreduce
Expérience avec les outils d'ingestion et de traitement des données Hadoop
Mise en œuvre de la haute disponibilité et de la reprise après sinistre pour les clusters Hadoop
Écrire et optimiser les requêtes Apache Hive pour les grands ensembles de données
Expérience avec les concepts et technologies de l'entreposage de données
Conception et implémentation de pipelines de données à Hadoop
Travailler avec des cadres informatiques distribués à Hadoop
Expérience avec le traitement des données en temps réel à Hadoop

Preview this test

Voir l'échantillon

Les responsables du recrutement ont estimé que grâce aux questions techniques qu'ils ont posées lors des entretiens avec le panel, ils étaient en mesure de déterminer quels candidats avaient obtenu de meilleurs scores et de se différencier de ceux qui avaient obtenu de moins bons résultats. Ils sont très satisfait avec la qualité des candidats présélectionnés lors de la sélection Adaface.

85%

réduction du temps de dépistage

Voir l'étude de cas complète

Test en ligne Hadoop FAQ

Puis-je évaluer Hadoop et Spark dans le même test ?

Oui. Vous pouvez évaluer plusieurs compétences dans le même test. Si votre description de poste Hadoop exige que les candidats aient une expérience avec Hadoop et Apache Spark, nous incluons des questions sur les deux compétences. Vous pouvez consulter notre [Test en ligne Spark] standard (https://www.adaface.com/assessment-test/spark-online-test) pour comprendre quel type de questions sera utilisé pour évaluer les connaissances Spark.

Puis-je évaluer d’autres technologies Big Data comme Hive, Pig, SQL dans le même test ?

Oui. Les postes Big Data dans différentes entreprises exigent que les candidats aient une expérience dans différentes technologies. Nous prenons en charge la personnalisation des évaluations pour qu'elles correspondent à votre description de poste. Cela inclut l'inclusion de questions pour évaluer plusieurs compétences dans le même test. Les postes Hadoop populaires exigent que les candidats aient une expérience avec des technologies connexes telles que Hive, Pig, SQL, Spark. Si vous le souhaitez, nous incluons des questions sur ces sujets dans le même test afin que vous puissiez identifier les bons candidats pour votre entreprise. Vous pouvez consulter nos standards SQL Online Test et [Spark Online Test](https://www.adaface.com/assessment- test/spark-online-test) pour voir comment ces compétences sont évaluées.

Puis-je combiner plusieurs compétences en une seule évaluation personnalisée?

Oui absolument. Les évaluations personnalisées sont configurées en fonction de votre description de poste et comprendront des questions sur toutes les compétences indispensables que vous spécifiez.

Avez-vous en place des fonctionnalités anti-chétion ou de proctorisation?

Nous avons les fonctionnalités anti-modification suivantes en place:

Questions non googléables
IP Proctoring
Proctoring Web
Proctoring webcam
Détection du plagiat
navigateur sécurisé

En savoir plus sur les fonctionnalités de Proctoring.

Comment interpréter les résultats des tests?

La principale chose à garder à l'esprit est qu'une évaluation est un outil d'élimination, pas un outil de sélection. Une évaluation des compétences est optimisée pour vous aider à éliminer les candidats qui ne sont pas techniquement qualifiés pour le rôle, il n'est pas optimisé pour vous aider à trouver le meilleur candidat pour le rôle. Ainsi, la façon idéale d'utiliser une évaluation consiste à décider d'un score de seuil (généralement 55%, nous vous aidons à bencher) et à inviter tous les candidats qui marquent au-dessus du seuil pour les prochains cycles d'entrevue.

Pour quel niveau d'expérience puis-je utiliser ce test?

Chaque évaluation ADAFACE est personnalisée à votre description de poste / Persona de candidats idéaux (nos experts en la matière choisiront les bonnes questions pour votre évaluation de notre bibliothèque de 10000+ questions). Cette évaluation peut être personnalisée pour tout niveau d'expérience.

Chaque candidat reçoit-il les mêmes questions?

Oui, cela vous permet de comparer les candidats. Les options pour les questions du MCQ et l'ordre des questions sont randomisées. Nous avons Anti-Cheating / Proctoring en place. Dans notre plan d'entreprise, nous avons également la possibilité de créer plusieurs versions de la même évaluation avec des questions de niveaux de difficulté similaires.

Je suis candidat. Puis-je essayer un test de pratique?

Non. Malheureusement, nous ne soutenons pas les tests de pratique pour le moment. Cependant, vous pouvez utiliser nos exemples de questions pour la pratique.

Quel est le coût de l'utilisation de ce test?

Vous pouvez consulter nos plans de prix.

Puis-je obtenir un essai gratuit?

Oui, vous pouvez vous inscrire gratuitement et prévisualiser ce test.

Je viens de déménager dans un plan payant. Comment puis-je demander une évaluation personnalisée?

Voici un guide rapide sur Comment demander une évaluation personnalisée sur Adaface.

Preview this test

Voir l'échantillon

Related Tests

Test de ruche

~ 35 min

12 Ruche MCQs

Test d'étincelle

~ 40 min

15 Spark MCQs

Test de MapReduce

~ 40 min

8 MapReduce MCQs
7 Hadoop MCQs

Big Data - Test Sqoop

~ 40 min

15 Sqoop MCQs

Big Data - Test de porc

~ 40 min

5 Apache Pig MCQs
5 Hadoop MCQs
5 MapReduce MCQs

Join 1200+ companies in 75+ countries.

Essayez l'outil d'évaluation des compétences le plus candidat aujourd'hui.

Commencez gratuitement

Ready to use the Adaface Test en ligne Hadoop?

Discute avec nous

Start 14-day free trial

Test en ligne Hadoop

Adaface Test en ligne Hadoop is the most accurate way to shortlist Admin Hadoops

Tests for on-the-job skills

No trick questions

Non-googleable questions

1200+ customers in 75 countries

Designed for elimination, not selection

1 click candidate invites

Detailed scorecards & benchmarks

High completion rate

Advanced Proctoring

About the Test en ligne Hadoop

Why you should use Test en ligne Hadoop?

What topics are covered in the Test en ligne Hadoop?

Installation et configuration de clusters Hadoop

Architecture Hadoop Core (HDFS; YARN; MapReduce)

Écriture de requêtes efficaces de ruche et de porc

Publier des données aux clusters

Gestion des données de streaming

Travailler avec différents formats de fichiers

Dépannage et surveillance

Full list of covered topics

What roles can I use the Test en ligne Hadoop for?

How is the Test en ligne Hadoop customized for senior candidates?

Test en ligne Hadoop FAQ

Puis-je évaluer Hadoop et Spark dans le même test ?

Puis-je évaluer d’autres technologies Big Data comme Hive, Pig, SQL dans le même test ?

Puis-je combiner plusieurs compétences en une seule évaluation personnalisée?

Avez-vous en place des fonctionnalités anti-chétion ou de proctorisation?

Comment interpréter les résultats des tests?

Pour quel niveau d'expérience puis-je utiliser ce test?

Chaque candidat reçoit-il les mêmes questions?

Je suis candidat. Puis-je essayer un test de pratique?

Quel est le coût de l'utilisation de ce test?

Puis-je obtenir un essai gratuit?

Je viens de déménager dans un plan payant. Comment puis-je demander une évaluation personnalisée?

Related Tests

Test de ruche

Test d'étincelle

Test de MapReduce

Big Data - Test Sqoop

Big Data - Test de porc

40%