Why you should use Pig Online Test?

The Big Data - Test di maiale 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: Conoscenza operativa di Apache Pig e del suo ecosistema Comprensione di Hadoop e dei suoi componenti Competenza nel paradigma della programmazione MapReduce Capacità di scrivere script latini di maiale per l'elaborazione dei dati Conoscenza delle funzioni latine dei maiali e del loro utilizzo Esperienza nel debug e nell'ottimizzazione degli script di suini Familiarità con Apache Pig UDFS (funzioni definite dall'utente) Comprensione dei tipi e schemi dei dati latini di maiale Conoscenza delle funzioni e degli operatori incorporati latini di maiale Capacità di analizzare ed elaborare set di dati di grandi dimensioni in modo efficiente

Pig Online Test

About the test:

Il test online suina utilizza MCQs basati su scenari per valutare i candidati sulla loro conoscenza di Apache Pig, inclusa la loro capacità di scrivere script latini di maiale, lavorare con tipi di dati e funzioni integrate e ottimizzare le query suinetto. Il test mira a valutare la capacità di un candidato di lavorare con il maiale ed eseguire le attività di analisi dei dati in modo efficace.

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9 reasons why

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

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:

Capacità di scrivere query Apache Pig per l'elaborazione dei dati
Comprensione del framework Hadoop e dei suoi componenti
Conoscenza del modello di programmazione MapReduce
Comprensione del linguaggio di scripting latino di maiale
Capacità di ottimizzare e mettere a punto gli script di maiale per le 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 Big Data - Test di maiale 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 Big Data - Test di maiale 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 di maiale 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 di maiale 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:

Conoscenza operativa di Apache Pig e del suo ecosistema
Comprensione di Hadoop e dei suoi componenti
Competenza nel paradigma della programmazione MapReduce
Capacità di scrivere script latini di maiale per l'elaborazione dei dati
Conoscenza delle funzioni latine dei maiali e del loro utilizzo
Esperienza nel debug e nell'ottimizzazione degli script di suini
Familiarità con Apache Pig UDFS (funzioni definite dall'utente)
Comprensione dei tipi e schemi dei dati latini di maiale
Conoscenza delle funzioni e degli operatori incorporati latini di maiale
Capacità di analizzare ed elaborare set di dati di grandi dimensioni in modo efficiente

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 è un linguaggio di scripting di alto livello sviluppato per Apache Hadoop, utilizzato per analizzare set di dati di grandi dimensioni. Fornisce un modo semplice ed espressivo per gestire i dati, consentendo agli utenti di scrivere facilmente compiti di mapReduce complessi. La misurazione delle competenze di suini in questo test aiuta i reclutatori a valutare la capacità del candidato di elaborare e analizzare i big data in modo efficiente.
Analisi dei big data
L'analisi dei big data si riferisce al processo di esame e interpretazione di grandi Set di dati complessi per scoprire modelli, tendenze e approfondimenti nascosti. La misurazione delle capacità di analisi dei big data in questo test consente ai reclutatori di valutare la competenza di un candidato nell'elaborazione e nell'analisi di enormi quantità di dati, che è essenziale nel mondo basato sui dati di oggi.
Hadoop
Hadoop è un framework open source che consente l'archiviazione e l'elaborazione distribuita di set di dati di grandi dimensioni attraverso cluster di computer. La misurazione delle competenze Hadoop in questo test aiuta i reclutatori a valutare la comprensione da parte di un candidato di questa tecnologia popolare e la loro capacità di lavorare efficacemente con i sistemi distribuiti.
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 di maiale to be based on.
Pig latino
Caricamento e memorizzazione dei dati in maiale
Filtraggio e trasformazione dei dati in maiale
Unendo e raggruppando i dati in maiale
Utilizzando funzioni integrate in maiale
Lavorare con il maiale UDFS
Debug e risoluzione dei problemi in maiale
Ottimizzazione delle prestazioni in maiale
Integrazione di maiale e Hadoop
File system distribuito Hadoop (HDFS)
Hadoop MapReduce Framework
Gestione delle risorse del filato Hadoop
Componenti ecosistemici Hadoop (Hive, Hbase, ecc.)
Formati di input in Hadoop
Formati di output in Hadoop
Classi mapper e riduttori
Configurazione e configurazione del cluster Hadoop
Presentazione e monitoraggio di Hadoop Job
Serializzazione dei dati in Hadoop
Elaborazione batch Hadoop
Streaming Hadoop
MapReduce il partizionamento e l'ordinamento
Combiners e partizioni in MapReduce
Formati di input e output di MapReduce
Contatori MapReduce
MapReduce il concatenamento del lavoro
Cache distribuita in mapReduce
Pianificazione del lavoro e pianificazione delle attività in Hadoop
Hadoop Security and Autentication
Integrazione di maiali e mapReduce

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What roles can I use the Pig Online Test for?

Big Data Developer
Big Data Developer - 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

Esperienza nel lavorare con i join e le aggregazioni di maiale latino
Comprensione del file system distribuito Hadoop (HDFS)
Familiarità con trasformazioni e filtri latini di maiale
Competenza nello scrivere programmi MapReduce in Java
Conoscenza della configurazione e della configurazione del cluster Hadoop
Capacità di risolvere e risolvere gli errori di esecuzione di suini
Esperienza nel lavorare con le strutture di controllo latino di maiale
Comprensione del caricamento e della memorizzazione dei dati in maiale
Conoscenza delle trasformazioni dei dati latini di maiale
Capacità di eseguire la convalida e la pulizia dei dati in maiale

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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

Visualizza il caso di studio completo

Pig Hiring Test 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.