MapReduce Test online

Q: What topics are covered in the MapReduce Test online?

Riduci mappa Elaborazione dei big data Calcolo distribuito Analisi dei dati Hadoop Elaborazione dati Calcolo parallelo Aggregazione dei dati Trasformazione dei dati Ottimizzazione delle prestazioni

About the test:

Il test online MapReduce utilizza MCQs basati su scenari per valutare i candidati sulla loro conoscenza del framework MapReduce, compresa la loro competenza nel lavoro con Hadoop, HDFS e filato. Il test valuta anche la familiarità di un candidato con Pig e Hive per l'analisi dei dati e la loro capacità di lavorare con le tecnologie di big data. Il test mira a valutare la capacità di un candidato di progettare e sviluppare applicazioni utilizzando il framework MapReduce e le tecnologie correlate in modo efficace.

Covered skills:

Riduci mappa
Calcolo distribuito
Hadoop
Calcolo parallelo
Trasformazione dei dati

Elaborazione dei big data
Analisi dei dati
Elaborazione dati
Aggregazione dei dati
Ottimizzazione delle prestazioni

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9 reasons why

Adaface MapReduce Test online is the most accurate way to shortlist Big Data Developers

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The MapReduce Test online 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:

Capacità di scrivere programmi MapReduce efficienti
Comprensione dei principi di elaborazione dei big data
Conoscenza dei concetti di elaborazione distribuita
Competenza nelle tecniche di analisi dei dati
Esperienza con Hadoop Framework
Capacità di elaborare grandi volumi di dati
Comprensione dei principi di calcolo paralleli
Competenze nell'aggregazione e riassunzione dei dati
Competenza nella trasformazione e nella manipolazione dei dati
Conoscenza delle tecniche di ottimizzazione delle prestazioni

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

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo Test mapReduce sarà non googleabile.

🧐 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

Con Adaface siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test 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 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 MapReduce Test online

Why you should use MapReduce Test online?

The Test 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:

Capacità di implementare algoritmi MapReduce per l'elaborazione dei big data
Competenza nell'ecosistema Hadoop e nei suoi componenti
Comprensione dei principi di calcolo distribuiti
Capacità di analizzare i dati utilizzando le tecniche MapReduce
Conoscenza dell'architettura di Hadoop e del suo ruolo nell'elaborazione dei big data
Competenza nell'elaborazione dei dati utilizzando i quadri MapReduce
Competente nel calcolo parallelo per un'elaborazione efficiente dei dati
Capacità di aggregare e trasformare i dati utilizzando MapReduce
Esperienza nell'ottimizzazione delle prestazioni per i lavori 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 MapReduce Test online?

MapReduce
MapReduce è un modello di programmazione e un framework software utilizzato per l'elaborazione e la generazione di set di dati di grandi dimensioni in un ambiente di calcolo distribuito. Consente l'esecuzione parallela delle attività di elaborazione dei dati attraverso un cluster di computer, rendendolo adatto per l'elaborazione dei big data. La valutazione delle competenze di MapReduce in questo test aiuterà i reclutatori a valutare la capacità dei candidati di utilizzare in modo efficiente questa tecnica importante nell'elaborazione dei big data.
Elaborazione dei big data
L'elaborazione dei big data comporta la gestione e l'analisi Grandi volumi di dati complessi da varie fonti. Richiede tecniche e strumenti, come MapReduce, per elaborare in modo efficiente ed estrarre approfondimenti significativi dai dati. La valutazione delle competenze dei candidati nell'elaborazione dei big data aiuterà i reclutatori a identificare le persone che possono gestire le sfide relative al lavoro con set di dati enormi. Per risolvere un problema o eseguire un'attività. Consente l'elaborazione parallela e può migliorare significativamente le prestazioni complessive e la scalabilità. La misurazione delle competenze dei candidati nel calcolo distribuito è essenziale in quanto indica la loro capacità di progettare e implementare soluzioni scalabili ed efficienti in un ambiente distribuito.
Analisi dei dati
L'analisi dei dati comporta l'esplorazione, trasformazione e modellazione di dati per estrarre preziose approfondimenti e supportare il processo decisionale. La valutazione delle competenze dei candidati nell'analisi dei dati consente ai reclutatori di identificare le persone che possono analizzare e interpretare efficacemente set di dati complessi, fornendo preziose approfondimenti per guidare i risultati del business. Framework Source che fornisce un file system distribuito e supporta l'elaborazione dei big data utilizzando il modello di programmazione MapReduce. La valutazione delle capacità di Hadoop dei candidati è cruciale in quanto dimostra la loro competenza nell'utilizzo di questo potente strumento per la gestione e l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni.
Elaborazione dei dati
L'elaborazione dei dati si riferisce alla manipolazione e alla trasformazione dei dati Per estrarre informazioni utili o prepararle per ulteriori analisi. La valutazione delle competenze dei candidati nell'elaborazione dei dati garantisce che possano gestire e pulire efficacemente set di dati di grandi dimensioni, migliorando la loro capacità di lavorare con i big data in modo efficace.
calcolo parallelo
Il calcolo parallelo comporta la divisione di un problema in attività più piccole che possono essere eseguite contemporaneamente su più processori o computer. Consente un'elaborazione più rapida di calcoli complessi ed è particolarmente utile nell'elaborazione dei big data. La misurazione delle competenze dei candidati nel calcolo parallelo aiuta a identificare le persone in grado di progettare e implementare algoritmi paralleli per l'elaborazione dei dati efficiente. fonti in un'unica forma facilmente gestibile. Ha un ruolo cruciale nell'elaborazione dei big data in quanto consente un'efficace memoria e recupero delle informazioni pertinenti. La valutazione delle competenze dei candidati nell'aggregazione dei dati garantisce che possano poter raccogliere e consolidare efficacemente i dati da fonti diverse, supportando attività di analisi dei dati più avanzate. formato o struttura a un altro, spesso per prepararlo per l'analisi o l'integrazione con altri sistemi. È un passaggio essenziale nella pipeline di elaborazione dei dati e richiede conoscenza di varie tecniche e strumenti. La misurazione delle competenze dei candidati nella trasformazione dei dati aiuta i reclutatori a identificare le persone che possono manipolare e rimodellare in modo efficiente i dati per soddisfare i requisiti specifici.
Ottimizzazione delle prestazioni
L'ottimizzazione delle prestazioni implica un miglioramento dell'efficienza, della velocità e della scalabilità di software e sistemi. La valutazione delle competenze dei candidati nell'ottimizzazione delle prestazioni è importante in quanto indica la loro capacità di identificare e risolvere i colli di bottiglia, migliorare l'efficienza computazionale e ottimizzare l'utilizzo delle risorse. Questa abilità è particolarmente rilevante nel contesto dell'elaborazione dei big data, in cui le prestazioni influiscono sull'elaborazione di set di dati enormi.
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 mapReduce to be based on.
MapReduce Nozioni di base
Funzione mapper
Funzione riduttore
Funzione Combiner
Formati di input e output
Tipo secondario
Partizionamento e mescolamento
Contatori in MapReduce
MapReduce l'ottimizzazione del lavoro
Unisciti alle operazioni in MapReduce
Serializzazione dei dati in mapReduce
Architettura Hadoop
HDFS (file system distribuito Hadoop)
Filato (ancora un altro negoziatore di risorse)
Hadoop MapReduce Framework
Streaming Hadoop
Hadoop MapReduce il lavoro Esecuzione
Elaborazione dei dati in Hadoop
Località dei dati in Hadoop
Archiviazione ed elaborazione distribuita in Hadoop
Tecniche di analisi dei dati
Analisi dei dati esplorativi
Pulizia e preelaborazione dei dati
Analisi statistica in MapReduce
Lavorare con set di dati di grandi dimensioni
Tecniche di trasformazione dei dati
Aggregazione e riepilogo dei dati
Ottimizzazione delle prestazioni in MapReduce
Tolleranza ai guasti nel calcolo distribuito
Principi di calcolo paralleli
Framework di calcolo distribuiti
Cluster Computing
Gestione delle risorse distribuite
Scalabilità nel calcolo distribuito
Parallelismo dei dati
Parallelismo del compito
Controllo della concorrenza
Integrazione e consolidamento dei dati
Progettazione di data warehouse
Valutazione della qualità dei dati
ETL (estratto, trasforma, carico)
Visualizzazione dati
Data Warehousing
Ottimizzazione delle prestazioni
Streaming dei dati
Elaborazione dei dati in tempo reale
Elaborazione massicciamente parallela
Cloud computing e big data
Governance dei dati
Sicurezza dei dati nei sistemi distribuiti
Integrità e coerenza dei dati
Privacy e conformità dei dati
Backup dei dati e ripristino di emergenza
Replicazione dei dati

Try practice test

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What roles can I use the MapReduce Test online for?

Big Data Developer
Sviluppatore Hadopp
Ingegnere dei dati

How is the MapReduce Test online 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

Esperienza nell'elaborazione dei dati utilizzando MapReduce
Familiarità con il calcolo parallelo
Aggregazione dei dati e capacità di trasformazione
Conoscenza dell'ottimizzazione delle prestazioni
Comprensione dell'elaborazione dei big data
Conoscenza approfondita dei principi informatici distribuiti
Capacità di aggregare e trasformare dati complessi

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

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MapReduce Test online Domande frequenti

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.