Test de MapReduce en ligne

Q: What topics are covered in the Test de MapReduce en ligne?

Mapreduce Traitement des mégadonnées Informatique distribuée L'analyse des données Hadoop Traitement de l'information Traitement en parallèle Agrégation de données Transformation des données Optimisation des performances

About the test:

Le test en ligne MapReduce utilise des SCQ basés sur un scénario pour évaluer les candidats sur leur connaissance de MapReduce Framework, y compris leur maîtrise de travailler avec Hadoop, HDFS et YARN. Le test évalue également la familiarité d'un candidat avec le porc et la ruche pour l'analyse des données et sa capacité à travailler avec les technologies de Big Data. Le test vise à évaluer efficacement la capacité d'un candidat à concevoir et à développer des applications à l'aide de MapReduce Framework et des technologies connexes.

Covered skills:

Mapreduce
Informatique distribuée
Hadoop
Traitement en parallèle
Transformation des données

Traitement des mégadonnées
L'analyse des données
Traitement de l'information
Agrégation de données
Optimisation des performances

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9 reasons why

Adaface Test de MapReduce en ligne is the most accurate way to shortlist Développeur de big datas

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test de MapReduce en ligne 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 rédiger des programmes MapReduce efficaces
Compréhension des principes de traitement des mégadonnées
Connaissance des concepts informatiques distribués
Maîtrise des techniques d'analyse des données
Expérience avec Hadoop Framework
Capacité à traiter de grands volumes de données
Compréhension des principes informatiques parallèles
Compétences en agrégation de données et en résumé
Maîtrise de la transformation et de la manipulation des données
Connaissance des techniques d'optimisation des performances

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

Ce ne sont qu'un petit échantillon de notre bibliothèque de plus de 10 000 questions. Les questions réelles à ce sujet Test de MapReduce 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

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Why you should use Test de MapReduce en ligne?

The Test 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:

Capacité à implémenter les algorithmes MapReduce pour le traitement des mégadonnées
Maîtrise de l'écosystème Hadoop et de ses composants
Compréhension des principes informatiques distribués
Capacité d'analyser les données à l'aide de techniques MapReduce
Connaissance de l'architecture de Hadoop et de son rôle dans le traitement des mégadonnées
Expertise dans le traitement des données à l'aide de frameworks MapReduce
Compétent en informatique parallèle pour un traitement efficace des données
Capacité à agréger et à transformer les données à l'aide de MapReduce
Expérience dans l'optimisation des performances pour les travaux 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 Test de MapReduce en ligne?

MapReduce
MapReduce est un modèle de programmation et un cadre logiciel utilisé pour le traitement et la génération de grands ensembles de données dans un environnement informatique distribué. Il permet une exécution parallèle des tâches de traitement des données sur un groupe d'ordinateurs, ce qui le rend adapté au traitement des mégadonnées. L'évaluation des compétences de MapReduce dans ce test aidera les recruteurs à évaluer la capacité des candidats à utiliser efficacement cette technique importante dans le traitement des mégadonnées.
Big Data Processing
Le traitement des mégadonnées implique la gestion et l'analyse de de grands volumes de données complexes provenant de diverses sources. Il nécessite des techniques et des outils, tels que MapReduce, pour traiter et extraire efficacement des informations significatives des données. L'évaluation des compétences des candidats en matière de traitement des mégadonnées aidera les recruteurs à identifier les personnes qui peuvent gérer les défis liés au travail avec des ensembles de données massifs.
Informatique distribuée
Le calcul distribué fait référence à l'utilisation de plusieurs ordinateurs pour résoudre un problème ou effectuer une tâche. Il permet un traitement parallèle et peut considérablement améliorer les performances et l'évolutivité globales. La mesure des compétences des candidats en informatique distribuée est essentielle car elle indique leur capacité à concevoir et à mettre en œuvre des solutions évolutives et efficaces dans un environnement distribué.
Analyse des données
L'analyse des données implique l'exploration, la transformation et la modélisation des données pour extraire des informations précieuses et soutenir la prise de décision. L'évaluation des compétences des candidats en analyse des données permet aux recruteurs d'identifier les personnes qui peuvent analyser et interpréter efficacement des ensembles de données complexes, fournissant des informations précieuses pour générer des résultats commerciaux.
Hadoop
Hadoop est un ouvert- Source Framework qui fournit un système de fichiers distribué et prend en charge le traitement des mégadonnées à l'aide du modèle de programmation MapReduce. L'évaluation des compétences de Hadoop des candidats est cruciale car elle démontre leur maîtrise de l'utilisation de cet outil puissant pour gérer et traitement pour extraire des informations utiles ou les préparer à une analyse plus approfondie. L'évaluation des compétences des candidats en matière de traitement des données garantit qu'ils peuvent gérer efficacement et nettoyer les ensembles de données importants, améliorant leur capacité à travailler avec le Big Data efficacement.
Parallèle Computing
L'informatique parallèle implique la division d'un problème en tâches plus petites qui peuvent être exécutées simultanément sur plusieurs processeurs ou ordinateurs. Il permet un traitement plus rapide des calculs complexes et est particulièrement utile dans le traitement des mégadonnées. La mesure des compétences des candidats en informatique parallèle aide à identifier les individus capables de concevoir et d'implémenter des algorithmes parallèles pour un traitement efficace des données.
Aggrégation de données
L'agrégation de données est le processus de collecte et de résumé les données à partir de multiples Sources sous une forme unique et facilement gérable. Il joue un rôle crucial dans le traitement des mégadonnées car il permet un stockage et une récupération efficaces des informations pertinentes. L'évaluation des compétences des candidats dans l'agrégation de données garantit qu'ils peuvent collecter et consolider efficacement les données de différentes sources, soutenant les tâches d'analyse des données plus avancées.
Transformation des données
La transformation des données implique la conversion de données à partir d'un format ou structure à un autre, souvent pour le préparer à l'analyse ou à l'intégration avec d'autres systèmes. Il s'agit d'une étape essentielle dans le pipeline de traitement des données et nécessite une connaissance de diverses techniques et outils. La mesure des compétences des candidats en transformation de données aide les recruteurs à identifier les personnes qui peuvent manipuler efficacement et remodeler les données pour répondre aux exigences spécifiques.
Optimisation des performances
L'optimisation des performances implique d'améliorer l'efficacité, la vitesse et l'évolutivité des logiciels et des systèmes. L'évaluation des compétences des candidats dans l'optimisation des performances est importante car elle indique leur capacité à identifier et à résoudre les goulots d'étranglement, à améliorer l'efficacité de calcul et à optimiser l'utilisation des ressources. Cette compétence est particulièrement pertinente dans le contexte du traitement des mégadonnées, où les performances ont un impact sur le traitement des ensembles de données massifs.
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 de MapReduce to be based on.
MapReduce Basics
Fonction de mappeur
Fonction réductrice
Fonction du combinant
Formats d'entrée et de sortie
Sort secondaire
Partitionnement et mélange
Compteurs dans MapReduce
Optimisation de l'emploi MapReduce
Rejoignez les opérations dans MapReduce
Sérialisation des données dans MapReduce
Architecture Hadoop
HDFS (Système de fichiers distribué Hadoop)
Fil (encore un autre négociateur de ressources)
Framework Hadoop Mapreduce
Hadoop streaming
Exécution de l'emploi Hadoop MapReduce
Traitement des données dans Hadoop
Localité des données dans Hadoop
Stockage et traitement distribué à Hadoop
Techniques d'analyse des données
L'analyse exploratoire des données
Nettoyage des données et prétraitement
Analyse statistique dans MapReduce
Travailler avec de grands ensembles de données
Techniques de transformation des données
Agrégation de données et résumé
Optimisation des performances dans MapReduce
Tolérance aux défauts dans l'informatique distribuée
Principes informatiques parallèles
Cadres informatiques distribués
Calcul de cluster
Gestion des ressources distribuées
Évolutivité dans l'informatique distribuée
Parallélisme des données
Parallélisme de la tâche
Contrôle de la concurrence
Intégration et consolidation des données
Conception de l'entrepôt de données
Évaluation de la qualité des données
ETL (extrait, transformée, charge)
Visualisation de données
Entreposage de données
L'optimisation des performances
Streaming de données
Traitement des données en temps réel
Traitement massivement parallèle
Cloud Computing et Big Data
Gouvernance des données
Sécurité des données dans les systèmes distribués
Intégrité et cohérence des données
Confidentialité et conformité des données
Sauvegarde des données et reprise après sinistre
Réplication des données

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What roles can I use the Test de MapReduce en ligne for?

Développeur de big data
Développeur Hadopp
Ingénieur de données

How is the Test de MapReduce en ligne 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 dans le traitement des données à l'aide de MapReduce
Familiarité avec l'informatique parallèle
Compétences d'agrégation et de transformation de données
Connaissances d'optimisation des performances
Compréhension du traitement des mégadonnées
Connaissance approfondie des principes informatiques distribués
Capacité à agréger et à transformer des données complexes

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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

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Test de MapReduce en ligne FAQ

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.