Why you should use Spark Online Test?

The Test d'étincelle 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: Fondamentaux de Spark Core Développer et gérer des travaux d'étincelles à Java, Scala et Python Comprendre les ensembles de données distribués résilients (RDD) Traitement des données avec Spark SQL Travailler avec DataFrames et ensembles de données dans Spark Utilisation du streaming Spark pour le traitement des données en temps réel Exécution de l'étincelle sur un cluster Implémentation d'algorithmes itératifs et multi-étages dans Spark Réglage et dépannage des travaux d'étincelles dans un cluster Effectuer une analyse graphique / réseau avec la bibliothèque GraphX dans Spark

Spark Online Test

Q: What topics are covered in the Spark Online Test?

Fondamentaux de Spark Core Développer et exécuter des travaux d'étincelles (Java; Scala; Python) Ensembles de données distribués à Spark Resilient (RDD) Traitement des données avec Spark SQL Dataframes et ensembles de données Spark Streaming pour traiter les données en temps réel Exécution de l'étincelle sur un cluster Implémentation d'algorithmes itératifs et multi-étages Réglage et dépannage des travaux d'étincelles dans un cluster Analyse graphique / réseau avec bibliothèque GraphX Migrating Données à partir de sources de données / bases de données

About the test:

Le test en ligne Apache Spark évalue la capacité du candidat à transformer des données structurées avec l'API RDD et SPARKSQL (ensembles de données et DataFrames), convertir les défis de Big Data en scripts d'étincelles itératifs / multi-étages, optimiser les travaux d'étincelles existantes à l'aide de partitionnement / de mise en cache et d'analyser les structures graphiques des graphiques Utilisation de GraphX.

Covered skills:

Fondamentaux de Spark Core
Ensembles de données distribués à Spark Resilient (RDD)
Dataframes et ensembles de données
Exécution de l'étincelle sur un cluster
Réglage et dépannage des travaux d'étincelles dans un cluster
Migrating Données à partir de sources de données / bases de données

Développer et exécuter des travaux d'étincelles (Java; Scala; Python)
Traitement des données avec Spark SQL
Spark Streaming pour traiter les données en temps réel
Implémentation d'algorithmes itératifs et multi-étages
Analyse graphique / réseau avec bibliothèque GraphX

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9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Développeur Sparks

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:

Comprendre les fondamentaux et l'architecture de Spark Core
Développer et exécuter des travaux d'étincelles à l'aide de Java, Scala et Python
Travailler avec des ensembles de données distribués résilients (RDD) dans Spark
Effectuer un traitement des données avec Spark SQL
Manipulation de données à l'aide de dataframes et de jeux de données dans Spark
Implémentation de streaming Spark pour traiter les données en temps réel
Déploiement et exécution de l'étincelle sur un cluster
Appliquer des algorithmes itératifs et multi-étages dans Spark
Réglage et dépannage des travaux d'étincelles dans un cluster
Effectuer une analyse graphique et réseau à l'aide de la bibliothèque GraphX
Gestion de la migration des données à partir de diverses sources et bases de données

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 d'étincelle ne sera pas googleable.

🧐 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?
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?
Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Solve
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

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

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 d'étincelle 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 d'étincelle 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 Test d'étincelle 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:

Fondamentaux de Spark Core
Développer et gérer des travaux d'étincelles à Java, Scala et Python
Comprendre les ensembles de données distribués résilients (RDD)
Traitement des données avec Spark SQL
Travailler avec DataFrames et ensembles de données dans Spark
Utilisation du streaming Spark pour le traitement des données en temps réel
Exécution de l'étincelle sur un cluster
Implémentation d'algorithmes itératifs et multi-étages dans Spark
Réglage et dépannage des travaux d'étincelles dans un cluster
Effectuer une analyse graphique / réseau avec la bibliothèque GraphX dans 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?

Développer et exécuter des travaux d'étincelles (Java; Scala; Python)
Développer et exécuter des travaux d'étincelles nécessite une compétence dans les langages de programmation comme Java , Scala ou python. Cette compétence est cruciale pour rédiger des applications Spark à l'aide d'API Spark, effectuer des tâches de traitement des données et tirer parti de la puissance des capacités informatiques distribuées de Spark.
Spark Resilient Distributed DatasetSets (RDD) </H4> <p> Spark Rdds sont des structures de données fondamentales dans Spark qui permettent le traitement distribué des données et la tolérance aux défauts. La compréhension des RDD est essentielle pour une manipulation efficace des données, une transformation et un calcul parallèle dans Spark. </p> <h4> Le traitement des données avec Spark SQL
Spark SQL est un module dans Spark qui fournit une interface de programmation pour la requête Données structurées et semi-structurées utilisant une syntaxe de type SQL. Cette compétence est importante pour analyser et traiter les données structurées à l'aide des opérations SQL et tirer parti des optimisations fournies par le moteur de requête de Spark SQL.
DataFrames et Dataset
Les données de données et les ensembles de données sont des abstractions de niveau supérieur construites construites Au-dessus des RDD dans Spark. Ils fournissent un moyen plus expressif et efficace de travailler avec des données structurées et non structurées. La compréhension de DataFrames et de données est cruciale pour effectuer efficacement les manipulations, les transformations et les agrégations de données dans Spark.
Spark Streaming pour traiter les données en temps réel
Spark Streaming est un streaming évolutif et tolérant aux pannes Bibliothèque de traitement de flux dans Spark qui permet le traitement des données en temps réel. Cette compétence est importante pour gérer des flux de données continus et effectuer des analyses en temps réel, permettant aux applications de réagir aux changements de données en temps proche.
Exécution de l'étincelle sur un cluster
en cours d'exécution Spark sur un cluster implique la configuration et le déploiement d'applications Spark sur une infrastructure de cluster distribuée. Cette compétence est nécessaire pour profiter des capacités de calcul distribuées de Spark et assurer des performances et une évolutivité optimales.
Implémentation d'algorithmes itératifs et multi-étages
Implémentation d'algorithmes itératifs et multi-étages dans Spark impliquent Concevoir et optimiser des algorithmes qui nécessitent plusieurs itérations ou étapes pour atteindre la sortie souhaitée. Cette compétence est importante pour les tâches comme l'apprentissage automatique et le traitement des graphiques qui impliquent souvent des calculs itératifs et multi-étages complexes.
réglage et dépannage des travaux d'étincelles dans un cluster
réglage et dépannage des travaux d'étincelles Dans un cluster, il faut une expertise dans l'identification et la résolution des problèmes de performance, l'optimisation de l'utilisation des ressources et la garantie de la tolérance aux défauts. Cette compétence est cruciale pour maximiser l'efficacité et la fiabilité des applications Spark fonctionnant sur un cluster distribué.
Analyse graphique / réseau avec bibliothèque GraphX
GraphX est une bibliothèque de calcul graphique dans Spark qui fournit Une API pour le traitement et l'analyse des graphiques. Comprendre GraphX est important pour des tâches telles que l'analyse des réseaux sociaux, les systèmes de recommandation et la détection de fraude qui impliquent l'analyse des relations et des modèles dans les données du graphique.
Migrating Data à partir de sources de données / bases de données
Migrating Data Des sources de données ou des bases de données aux étincelles impliquent la compréhension de diverses techniques d'ingestion de données, telles que le traitement par lots, le streaming et les connecteurs de données. Cette compétence est nécessaire pour transférer et traiter efficacement les données à partir de sources externes dans Spark pour une analyse et un calcul plus approfondis.
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 d'étincelle to be based on.
Spark Rdd
Spark dataframe
Ensemble de données Spark
Spark SQL
Spark Streaming
Spark GraphX
Cluster d'étincelles
Spark Graph and Network Analysis
Étincelles algorithmes itératifs
Spark à plusieurs étages algorithmes
Réglage du travail d'étincelles
Dépannage des travaux d'étincelles
Migration des données d'étincelles
Spark Core Fundamentals
Développement Java Spark
Scala Spark Development
Python Spark Development
Traitement des données dans Spark
Traitement des données en temps réel dans Spark
Architecture étincelle
Gestion des exceptions et des erreurs dans Spark
Manipulation de données d'étincelles
Aggrégation de données d'étincelles
Filtrage des données d'étincelles
Transformation des données d'étincelles
Visualisation des données étincelées
Spark Data rejoint
Spark Data Partioning
Cache de données d'étincelles
Spark Data Serialization
Compression de données d'étincelles
Spark Data Sources
Chargement des données d'étincelles
Spark Data Gasing
Exploration des données d'étincelles
Prétraitement des données d'étincelles
Analyse des données Spark
Exploration de données d'étincelles
Qualité d'étincelles de données
Intégration des données d'étincelles
Spark Data Streaming
Spark Data Pipelines
Spark Data Storage
Spark Data Security
Contrôle d'accès aux données étincelées
Sauvegarde des données d'étincelles
Récupération des données d'étincelles
Réplication des données d'étincelles
Compression de données d'étincelles
Cryptage de données étincelées
Schéma de données étincelées
Spark Data Serialization
Indexation des données d'étincelles
Visualisation des données étincelées
Benchmarking de données d'étincelles
Apprentissage de la machine étincelle
Spark Deep Learning
Spark Neural Networks
Algorithmes Spark Graph
Analyse des réseaux sociaux Spark
Détection de la communauté étincelle
Clustering d'étincelles
Classification des étincelles
Régression étincelle
Détection d'anomalies étincelante
Systèmes de recommandation Spark
Analyse du sentiment d'étincelles
Spark Natural Language Traitement
Analyse géospatiale étincelle
Analyse des séries chronologiques de Spark
Spark Collaborative Filtring
Réduction de la dimensionnalité étincelle
Évaluation du modèle d'étincelles
Spark Feature Engineering
Sélection de la fonctionnalité Spark
Réglage de l'hyperparamètre Spark
Déploiement du modèle d'étincelles
Surveillance du modèle d'étincelles
Interprétabilité du modèle d'étincelles

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What roles can I use the Spark Online Test for?

Développeur Spark
Développeur de logiciels - Spark
Big data ingénieur
Développeur de Spark senior
Scala Big Data Developer
Ingénieur principal de Big Data
Ingénieur

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

Migrating Données à partir de diverses sources de données / bases de données
Travailler avec Spark Mllib pour les tâches d'apprentissage automatique
Optimisation des performances d'étincelles à l'aide de la mise en cache et de la persistance
Utilisation des tâches Spark for Natural Language Traitement (NLP)
Implémentation d'étincelles pour l'analyse en temps réel
Comprendre et gérer les exécuteurs et les travailleurs d'étincelles
Utilisation d'étincelles pour le traitement des données à grande échelle
Implémentation de Spark pour une visualisation des données en temps réel
Intégrer Spark à d'autres technologies de Big Data comme Hadoop et Cassandra
Implémentation d'étincelles sur les plates-formes cloud pour l'évolutivité et la flexibilité

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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

Voir l'étude de cas complète

Spark Hiring Test FAQ

Comment le test est-il personnalisé en fonction des langages de programmation ?

Spark prend en charge différents langages de programmation comme Java, Scala, Python et R. Nous personnalisons les tests Spark en fonction du langage de programmation des manières suivantes :

Les extraits de code des questions Spark MCQ basées sur des scénarios seront du langage de programmation que vous choisissez
Des questions QCM conçues pour évaluer le langage de programmation particulier seront ajoutées à l'évaluation
Des questions de codage à programmer dans le langage de programmation choisi seront ajoutées à l'évaluation

Vous pouvez consulter notre norme Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- test en ligne) et les tests Python pour avoir une idée de la qualité des questions.

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.