Why you should use Spark Online Test?

The Test di scintilla 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: Fondamenti di Spark Core Sviluppare e eseguire lavori di scintilla in Java, Scala e Python Comprensione dei set di dati distribuiti resilienti Spark (RDD) Elaborazione dei dati con Spark SQL Lavorare con i frame dati e i set di dati in Spark Utilizzo dello streaming Spark per l'elaborazione dei dati in tempo reale Esegui scintilla su un cluster Implementazione di algoritmi iterativi e multi-stage in Spark Sintonizzare e risolvere i lavori di scintilla in un cluster Eseguendo l'analisi grafica/rete con la libreria Graphx in Spark

Spark Online Test

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

Fondamenti di Spark Core Sviluppare e gestire i lavori di scintilla (Java; Scala; Python) SPARK Resilient Distributed Setsets (RDD) Elaborazione dei dati con Spark SQL Frame e set di dati Spark streaming per elaborare i dati in tempo reale Esegui scintilla su un cluster Implementazione di algoritmi iterativi e multi-stage Sintonizzare e risolvere i lavori di scintilla in un cluster Analisi grafica/ rete con libreria Graphx Migrazione dei dati da fonti/ database di dati

About the test:

Il test online di Apache Spark valuta la capacità del candidato di trasformare i dati strutturati con API RDD e SparkSQL (set di dati e gesti di dati), convertire le sfide dei grandi dati in script di scintilla iterativi/ multi-stage, ottimizza i lavori di scintilla esistenti usando la partizionamento/ memorizzazione nella cache e analizza usando graphx.

Covered skills:

Fondamenti di Spark Core
SPARK Resilient Distributed Setsets (RDD)
Frame e set di dati
Esegui scintilla su un cluster
Sintonizzare e risolvere i lavori di scintilla in un cluster
Migrazione dei dati da fonti/ database di dati

Sviluppare e gestire i lavori di scintilla (Java; Scala; Python)
Elaborazione dei dati con Spark SQL
Spark streaming per elaborare i dati in tempo reale
Implementazione di algoritmi iterativi e multi-stage
Analisi grafica/ rete con libreria Graphx

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9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Spark Developers

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:

Comprensione dei fondamentali e dell'architettura di Spark Core
Sviluppare e eseguire lavori di scintilla usando Java, Scala e Python
Lavorare con set di dati distribuiti resilienti (RDD) in Spark
Esecuzione dell'elaborazione dei dati con Spark SQL
Manipolando i dati utilizzando dati e set di dati in Spark
Implementazione dello streaming Spark per elaborare i dati in tempo reale
Distribuire ed eseguire Spark su un cluster
Applicazione di algoritmi iterativi e multi-stage in scintilla
Sintonizzare e risolvere i lavori di scintilla in un cluster
Conduzione di grafici e analisi di rete utilizzando la libreria Graphx
Gestione della migrazione dei dati da varie fonti e database

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 di scintilla sarà non googleabile.

🧐 Question
Easy Character count	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Character count	2 mins Spark	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

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 di scintilla 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 di scintilla 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 di scintilla 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:

Fondamenti di Spark Core
Sviluppare e eseguire lavori di scintilla in Java, Scala e Python
Comprensione dei set di dati distribuiti resilienti Spark (RDD)
Elaborazione dei dati con Spark SQL
Lavorare con i frame dati e i set di dati in Spark
Utilizzo dello streaming Spark per l'elaborazione dei dati in tempo reale
Esegui scintilla su un cluster
Implementazione di algoritmi iterativi e multi-stage in Spark
Sintonizzare e risolvere i lavori di scintilla in un cluster
Eseguendo l'analisi grafica/rete con la libreria Graphx in 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?

Fondamenti di Spark Core
La comprensione di Spark Core comporta la conoscenza dei blocchi di base e del modello di esecuzione di Apache Spark, come RDD, trasformazioni e azioni. Questa abilità è necessaria per sviluppare applicazioni di scintilla efficienti e scalabili.
Sviluppare e eseguire lavori di scintilla (Java; Scala; Python) </sco , Scala o Python. Questa abilità è fondamentale per scrivere applicazioni Spark utilizzando le API di Spark, eseguire attività di elaborazione dei dati e sfruttare la potenza delle capacità di calcolo distribuite di Spark. </p> <h4> SPARK Resilient Distributed Setsets (RDD)
Spark RDDS sono strutture di dati fondamentali in Spark che consentono l'elaborazione distribuita dei dati e la tolleranza ai guasti. Comprensione di RDDS è essenziale per una manipolazione efficiente dei dati, trasformazione e calcolo parallelo in Spark.
L'elaborazione dei dati con Spark SQL
Spark SQL è un modulo in Spark che fornisce un'interfaccia di programmazione per la query Dati strutturati e semi-strutturati utilizzando la sintassi simile a SQL. Questa abilità è importante per analizzare ed elaborare i dati strutturati utilizzando le operazioni SQL e sfruttare le ottimizzazioni fornite dal motore di query SQL di Spark.
Framme e set di dati
e set di dati sono basati In cima a RDDS in Spark. Forniscono un modo più espressivo ed efficiente di lavorare con dati strutturati e non strutturati. Comprendere i frame e i set di dati è fondamentale per l'esecuzione di manipolazioni di dati, trasformazioni e aggregazioni in modo efficiente in Spark.
Streaming Spark per elaborare i dati in tempo reale
Streaming Spark è un scalabile e tollerante ai guasti Libreria di elaborazione in streaming in Spark che consente l'elaborazione dei dati in tempo reale. Questa abilità è importante per gestire flussi continui di dati ed eseguire analisi in tempo reale, consentendo alle applicazioni di reagire alle modifiche ai dati in tempo quasi in tempo reale. Spark su un cluster prevede la configurazione e la distribuzione di applicazioni di scintilla attraverso un'infrastruttura di cluster distribuita. Questa abilità è necessaria per sfruttare le capacità di elaborazione distribuita di Spark e garantire prestazioni e scalabilità ottimali.
Implementazione di algoritmi iterativi e multi-stage
Implementazione di algoritmi iterativi e multiple in Spark Progettare e ottimizzare gli algoritmi che richiedono più iterazioni o fasi per ottenere l'output desiderato. Questa abilità è importante per attività come l'apprendimento automatico e l'elaborazione dei grafici che spesso comportano complessi calcoli iterativi e multi-stage.
Tuning e risoluzione dei problemi di scintilla in un cluster
Tuning e risoluzione dei problemi di scintilla In un cluster richiede competenze per identificare e risolvere i problemi di prestazioni, ottimizzare l'utilizzo delle risorse e garantire la tolleranza ai guasti. Questa abilità è fondamentale per massimizzare l'efficienza e l'affidabilità delle applicazioni Spark in esecuzione su un cluster distribuito.
Analisi grafica/rete con libreria graphx
Graphx è una libreria di calcolo grafico in Spark che fornisce Un'API per l'elaborazione e l'analisi dei grafici. La comprensione del graphx è importante per attività come l'analisi dei social network, i sistemi di raccomandazione e il rilevamento di frodi che prevedono l'analisi delle relazioni e dei modelli nei dati dei grafici.
Migrazione dei dati da origini/database
Migrazione Dalle fonti di dati o database a Spark comporta la comprensione di varie tecniche di ingestione dei dati, come l'elaborazione batch, lo streaming e i connettori di dati. Questa abilità è necessaria per trasferire e elaborare in modo efficiente i dati da fonti esterne in Spark per ulteriori analisi e calcoli.
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 di scintilla to be based on.
Spark rdd
Spark DataFrame
Spark set di dati
Spark SQL
Scintillare lo streaming
Spark Graphx
Cluster di scintilla
Spark Graph e Analisi della rete
Spark algoritmi iterativi
Spark algoritmi a più stadi
Spark Ottimizzamento del lavoro
Spensa di risoluzione dei problemi di lavoro
Spark Data Migration
Spark Core Fundamentals
Java Spark Development
Scala Spark Development
Python Spark Development
Elaborazione dei dati in Spark
Elaborazione dei dati in tempo reale in Spark
Spark Architecture
Gestire eccezioni ed errori in scintilla
Spark Data Manipulation
Spark Aggregazione dei dati
Spark Data Filtering
Spark Data Transformation
Spark Data Visualization
Spark Data si unisce
Spark Data Partitioning
Spark Caching dei dati
Spark Data Serialization
Spark Data Compressione
Spark Data Fonti
Spark Data Caricamento
Spark Data Salvaling
Spark Data Exploration
Spark Data Preprocessing
Spark Data Analytics
Spark Data Mining
Spark Data Quality
Spark Integrazione dei dati
Spark i dati in streaming
Spark Data Pipelines
Spark Data Archiviazione
Spark Data Security
Spark Data Access Control
Spark Data Backup
Spark Data Recovery
Spark Data Replication
Spark Data Compressione
Spark i dati crittografia
Spark Data Schema
Spark Data Serialization
Spark Indexing Data
Spark Data Visualization
Spark Data Benchmarking
Spark Machine Learning
Spark Deep Learning
Spark Neural Networks
Algoritmi di Spark Graph
Spark Social Network Analysis
Spark Retection Community
Spark Clustering
Classificazione delle scintille
Regressione di scintilla
Rilevamento dell'anomalia di scintilla
Spark Systems di raccomandazione
Spark Sentiment Analysis
Spark elaborazione del linguaggio naturale
Spark Analisi geospaziale
Analisi delle serie temporali
Spark Filter collaborativo
Riduzione della dimensionalità della scintilla
Valutazione del modello di scintilla
Spark Feature Engineering
Selezione delle caratteristiche di scintilla
Spark HyperParameter Tuning
Distribuzione del modello di scintilla
Monitoraggio del modello di scintilla
Interpretabilità del modello di scintilla

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What roles can I use the Spark Online Test for?

Spark Developer
Sviluppatore del software - Spark
Big Data Engineer
Senior Spark Svilupper
Scala Big Data Developer
Big Data Engineer senior
Ingegnere di scintilla

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

Migrazione dei dati da varie fonti/database
Lavorare con Spark Mllib per attività di apprendimento automatico
Ottimizzazione delle prestazioni di scintilla usando la memorizzazione nella cache e la persistenza
Utilizzo delle attività Spark for Natural Language Processing (NLP)
Implementazione di Spark per l'analisi in tempo reale
Comprendere e gestire gli esecutori e i lavoratori delle scintille
Utilizzando Spark per l'elaborazione dei dati su larga scala
Implementazione di Spark per la visualizzazione dei dati in tempo reale
Integrare Spark con altre tecnologie di big data come Hadoop e Cassandra
Implementazione di Spark su piattaforme cloud per scalabilità e flessibilità

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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

Spark Hiring Test Domande frequenti

Come viene personalizzato il test in base ai linguaggi di programmazione?

Spark supporta diversi linguaggi di programmazione come Java, Scala, Python e R. Personalizziamo i test Spark in base al linguaggio di programmazione nei seguenti modi:

Gli snippet di codice nelle domande Spark MCQ basate su scenari saranno del linguaggio di programmazione scelto
Alla valutazione verranno aggiunte domande MCQ progettate per valutare il particolare linguaggio di programmazione
Alla valutazione verranno aggiunte domande di coding da programmare nel linguaggio di programmazione prescelto

Puoi controllare il nostro standard Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test) e test Python per avere un'idea della qualità delle domande.

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.