MapReduceオンラインテスト

Q: What topics are covered in the MapReduceオンラインテスト?

MapReduce ビッグデータ処理 分散コンピューティング データ分析 Hadoop 情報処理 並列コンピューティング データ集約 データ変換 パフォーマンスの最適化

About the test:

MapReduceオンラインテストでは、シナリオベースのMCQを使用して、Hadoop、HDFS、Yarnとの操作に習熟するなど、MapReduceフレームワークの知識に関する候補者を評価します。このテストでは、データ分析のために候補者が豚とハイブに精通し、ビッグデータテクノロジーを扱う能力を評価します。このテストの目的は、MapReduceフレームワークと関連技術を効果的に使用してアプリケーションを設計および開発する候補者の能力を評価することを目的としています。

Covered skills:

MapReduce
分散コンピューティング
Hadoop
並列コンピューティング
データ変換

ビッグデータ処理
データ分析
情報処理
データ集約
パフォーマンスの最適化

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9 reasons why

Adaface MapReduceオンラインテスト is the most accurate way to shortlist ビッグデータ開発者s

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The MapReduceオンラインテスト 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:

効率的なMapReduceプログラムを作成する能力
ビッグデータ処理の原則の理解
分散コンピューティングの概念の知識
データ分析手法の習熟度
Hadoopフレームワークの経験
大量のデータを処理する機能
並列コンピューティング原則の理解
データの集約と要約のスキル
データ変換と操作の習熟度
パフォーマンスの最適化技術に関する知識

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

これらは、10,000以上の質問のライブラリからのわずかなサンプルです。これに関する実際の質問 MapReduceテストグーグルできません.

🧐 Question
Easy Count number of occurrences Mappers Reducers	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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

Adaface を使用することで、最初の選考プロセスを 75% 以上最適化することができ、採用担当マネージャーと人材獲得チームの両方にとって貴重な時間を同様に解放することができました。

Brandon Lee, 人々の責任者, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment MapReduceテスト 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 MapReduceテスト 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オンラインテスト

Why you should use MapReduceオンラインテスト?

The MapReduceテスト 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:

ビッグデータ処理のためにMapReduceアルゴリズムを実装する機能
Hadoopエコシステムとそのコンポーネントの習熟度
分散コンピューティングの原則の理解
MapReduce手法を使用してデータを分析する機能
Hadoopのアーキテクチャの知識とビッグデータ処理におけるその役割
MapReduceフレームワークを使用したデータ処理の専門知識
効率的なデータ処理のための並列コンピューティングに熟練しています
MapReduceを使用してデータを集約および変換する機能
MapReduceジョブのパフォーマンス最適化の経験

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オンラインテスト?

MapReduce
MapReduceは、分散コンピューティング環境で大規模なデータセットの処理と生成に使用されるプログラミングモデルとソフトウェアフレームワークです。コンピューターのクラスター全体でデータ処理タスクを並行して実行できるため、ビッグデータ処理に適しています。このテストでMapReduceスキルを評価することは、採用担当者がこの重要な手法をビッグデータ処理に効率的に利用する候補者の能力を評価するのに役立ちます。
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 MapReduceテスト to be based on.
MapReduce Basics
マッパー関数
還元剤関数
コンバイナー関数
入力および出力形式
二次的なソート
パーティション化とシャッフル
MapReduceのカウンター
MapReduceジョブの最適化
MapReduceでオペレーションに参加します
MapReduceのデータシリアル化
Hadoopアーキテクチャ
HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）
糸（さらに別のリソースネゴシエーター）
Hadoop MapReduceフレームワーク
Hadoopストリーミング
Hadoop MapReduceジョブの実行
Hadoopでのデータ処理
Hadoopのデータ局所性
Hadoopの分散ストレージと処理
データ分析手法
探索的データ分析
データのクリーニングと前処理
MapReduceの統計分析
大規模なデータセットを使用します
データ変換手法
データの集約と要約
MapReduceのパフォーマンスの最適化
分散コンピューティングにおけるフォールトトレランス
並列コンピューティング原則
分散コンピューティングフレームワーク
クラスターコンピューティング
分散リソース管理
分散コンピューティングのスケーラビリティ
データの並列性
タスクの並列性
並行性制御
データ統合と統合
データウェアハウスの設計
データ品質評価
ETL（抽出、変換、負荷）
データの視覚化
データウェアハウジング
性能調整
データストリーミング
リアルタイムのデータ処理
大規模な並列処理
クラウドコンピューティングとビッグデータ
データガバナンス
分散システムのデータセキュリティ
データの整合性と一貫性
データプライバシーとコンプライアンス
データのバックアップと災害復旧
データレプリケーション

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What roles can I use the MapReduceオンラインテスト for?

ビッグデータ開発者
Hadopp開発者
データエンジニア

How is the MapReduceオンラインテスト 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

MapReduceを使用したデータ処理の経験
並列コンピューティングに精通しています
データの集約と変換スキル
パフォーマンス最適化の知識
ビッグデータ処理の理解
分散コンピューティング原則に関する詳細な知識
複雑なデータを集約して変換する機能

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採用担当者は、パネル面接中に尋ねる専門的な質問を通じて、どの候補者がより良いスコアを持っているかを判断し、スコアが低い候補者と区別できると感じました。彼らです非常に満足 Adaface のスクリーニングで最終候補者リストに選ばれた候補者の質を重視します。

85%

スクリーニング時間の短縮

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MapReduceオンラインテストよくある質問

複数のスキルを1つのカスタム評価に組み合わせることはできますか？

そのとおり。カスタム評価は、職務内容に基づいて設定され、指定したすべての必須スキルに関する質問が含まれます。

アンチチートまたは監督の機能はありますか？

次のアンチチート機能があります。

グーグル不可能な質問
IP監督
Webの提案
ウェブカメラの監督
盗作の検出
安全なブラウザ

[プロクチャリング機能]（https://www.adaface.com/proctoring）の詳細をご覧ください。

テストスコアを解釈するにはどうすればよいですか？

留意すべき主なことは、評価が選択ツールではなく排除ツールであることです。スキル評価が最適化され、技術的にその役割の資格がない候補者を排除するのに役立ちます。これは、役割の最良の候補者を見つけるのに役立つために最適化されていません。したがって、評価を使用する理想的な方法は、しきい値スコア（通常は55％、ベンチマークを支援します）を決定し、インタビューの次のラウンドのしきい値を超えてスコアを上回るすべての候補者を招待することです。