Why you should use Pig Online Test?

The Big Data - Test de porc 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: Connaissance pratique d'Apache Pig et de son écosystème Compréhension de Hadoop et de ses composants Maîtrise du paradigme de programmation MapReduce Capacité à rédiger des scripts latins de porc pour le traitement des données Connaissance des fonctions latines du porc et de leur utilisation Expérience dans le débogage et l'optimisation des scripts de porc Familiarité avec Apache Pig UDFS (fonctions définies par l'utilisateur) Compréhension des types de données et schémas de porc latin Connaissance des fonctions et opérateurs intégrés de porc latin Capacité à analyser et traiter de grands ensembles de données efficacement

Pig Online Test

About the test:

Le test en ligne de porc utilise des SCQ basés sur un scénario pour évaluer les candidats sur leur connaissance d'Apache Pig, y compris leur capacité à rédiger des scripts latins de porc, à travailler avec des types de données et des fonctions intégrées, et à optimiser les requêtes de porc. Le test vise à évaluer la capacité d'un candidat à travailler avec le porc et à effectuer efficacement les tâches d'analyse des données.

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9 reasons why

Adaface Pig Test is the most accurate way to shortlist Développeur de big datas

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Pig 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:

Capacité à rédiger des requêtes de porc Apache pour le traitement des données
Compréhension du cadre Hadoop et de ses composants
Connaissance du modèle de programmation MapReduce
Compréhension du langage des scripts latin cochon
Capacité à optimiser et à régler les scripts de porc pour les 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 Big Data - Test de porc ne sera pas googleable.

🧐 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

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 Big Data - Test de porc 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 Big Data - Test de porc 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 Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The Big Data - Test de porc 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:

Connaissance pratique d'Apache Pig et de son écosystème
Compréhension de Hadoop et de ses composants
Maîtrise du paradigme de programmation MapReduce
Capacité à rédiger des scripts latins de porc pour le traitement des données
Connaissance des fonctions latines du porc et de leur utilisation
Expérience dans le débogage et l'optimisation des scripts de porc
Familiarité avec Apache Pig UDFS (fonctions définies par l'utilisateur)
Compréhension des types de données et schémas de porc latin
Connaissance des fonctions et opérateurs intégrés de porc latin
Capacité à analyser et traiter de grands ensembles de données efficacement

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 Pig Online Test?

Pig
Pig est un langage de script de haut niveau développé pour Apache Hadoop, utilisé pour analyser de grands ensembles de données. Il fournit un moyen simple et expressif de gérer les données, permettant aux utilisateurs d'écrire facilement des tâches MapReduce complexes. La mesure des compétences porcines dans ce test aide les recruteurs à évaluer la capacité du candidat à traiter et à analyser efficacement les mégadonnées.
Analyse des mégadonnées
L'analyse des mégadonnées se réfère au processus d'examen et d'interprétation des grands et Ensembles de données complexes pour découvrir des modèles, des tendances et des informations cachés. Mesurer les compétences d'analyse des mégadonnées dans ce test permet aux recruteurs d'évaluer la maîtrise d'un candidat dans le traitement et l'analyse des quantités massives de données, ce qui est essentiel dans le monde actuel basé sur les données.
Hadoop
Hadoop est un cadre open source qui permet le stockage et le traitement distribués de grands ensembles de données sur des groupes d'ordinateurs. Mesurer les compétences de Hadoop dans ce test aide les recruteurs à évaluer la compréhension d'un candidat de cette technologie populaire et de leur capacité à travailler avec les systèmes distribués efficacement.
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 Big Data - Test de porc to be based on.
Cochon latin
Chargement et stockage des données dans le porc
Filtrage et transformation des données dans le porc
Rejoindre et regrouper des données dans le porc
Utilisation de fonctions intégrées dans Pig
Travailler avec des udfs de porc
Débogage et dépannage chez le cochon
Optimisation des performances chez le porc
Intégration de porc et hadoop
Système de fichiers distribué Hadoop (HDFS)
Framework Hadoop Mapreduce
Gestion des ressources du fil Hadoop
Composants de l'écosystème Hadoop (ruche, HBase, etc.)
Formats d'entrée dans Hadoop
Formats de sortie dans Hadoop
Cours de mapper et de réducteur
Configuration et configuration du cluster Hadoop
Soumission et surveillance de l'emploi Hadoop
Sérialisation des données dans Hadoop
Traitement par lots Hadoop
Hadoop streaming
Partitionnement et tri de MapReduce
Combineurs et partitions de MapReduce
Formats d'entrée et de sortie MapReduce
Compteurs de MapReduce
Chaîne de travail MapReduce
Cache distribuée dans MapReduce
Planification d'emploi et planification des tâches à Hadoop
Sécurité et authentification Hadoop
Intégration de porc et de mapreduce

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What roles can I use the Pig Online Test for?

Développeur de big data
Big Data Developper - Pig

How is the Pig 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

Expérience dans le travail avec les jointures et les agrégations de porc latin
Compréhension du système de fichiers distribué Hadoop (HDFS)
Familiarité avec les transformations et filtres latins du porc
Mesure dans la rédaction des programmes MapReduce en Java
Connaissance de la configuration et de la configuration du cluster Hadoop
Capacité à dépanner et à résoudre les erreurs d'exécution des porcs
Expérience dans le travail avec des structures de contrôle latin cochon
Compréhension du chargement des données et du stockage en porc
Connaissance des transformations de données latines de porc
Capacité à effectuer la validation des données et le nettoyage chez le porc

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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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Pig Hiring Test 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.