Why you should use Pig Online Test?

The ビッグデータ - ブタテスト 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: Apache Pigとその生態系の実用的な知識 Hadoopとそのコンポーネントの理解 MapReduceプログラミングパラダイムの習熟度データ処理のために豚のラテンスクリプトを書く能力豚のラテン語の機能とその使用に関する知識豚のスクリプトのデバッグと最適化の経験 Apache Pig UDFSに精通している（ユーザー定義関数）豚のラテン語のデータ型とスキーマの理解豚のラテン内に組み込まれた機能とオペレーターの知識大規模なデータセットを効率的に分析および処理する機能

Pig Online Test

About the test:

Pig Onlineテストでは、シナリオベースのMCQを使用して、Apache Pigの知識に関する候補者を評価します。これには、豚のラテンスクリプトを書き、データ型と組み込み機能を扱う能力、PIGのクエリを最適化します。このテストの目的は、候補者が豚を操作し、データ分析タスクを効果的に実行する能力を評価することを目的としています。

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9 reasons why

Adaface Pig Test 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 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:

データ処理のためにApache Pigクエリを書く能力
Hadoopフレームワークとそのコンポーネントの理解
MapReduceプログラミングモデルの知識
豚のラテンスクリプト言語の理解
パフォーマンスのために豚のスクリプトを最適化して調整する機能

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ビッグデータ - ブタ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 ビッグデータ - ブタテスト 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 ビッグデータ - ブタテスト 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 Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The ビッグデータ - ブタテスト 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:

Apache Pigとその生態系の実用的な知識
Hadoopとそのコンポーネントの理解
MapReduceプログラミングパラダイムの習熟度
データ処理のために豚のラテンスクリプトを書く能力
豚のラテン語の機能とその使用に関する知識
豚のスクリプトのデバッグと最適化の経験
Apache Pig UDFSに精通している（ユーザー定義関数）
豚のラテン語のデータ型とスキーマの理解
豚のラテン内に組み込まれた機能とオペレーターの知識
大規模なデータセットを効率的に分析および処理する機能

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?

豚
豚は、大規模なデータセットの分析に使用されるApache Hadoop用に開発された高レベルのスクリプト言語です。データを処理するためのシンプルで表現力のある方法を提供し、ユーザーが複雑なMapReduceタスクを簡単に記述できるようにします。このテストで豚のスキルを測定することで、リクルーターは候補者のビッグデータを効率的に処理および分析する能力を評価するのに役立ちます。隠されたパターン、トレンド、洞察を明らかにする複雑なデータセット。このテストでビッグデータ分析スキルを測定することで、リクルーターは、今日のデータ駆動型の世界で不可欠な膨大な量のデータの処理と分析に候補者の習熟度を評価することができます。コンピューターのクラスター全体の大規模なデータセットの分散ストレージと処理を可能にするオープンソースフレームワークです。このテストでHadoopスキルを測定することで、リクルーターはこの人気のあるテクノロジーと分散システムを効果的に操作する能力についての候補者の理解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 ビッグデータ - ブタテスト to be based on.
ブタラテン
豚にデータを積み込み、保存します
豚のデータのフィルタリングと変換
豚のデータの参加とグループ化
豚に組み込み機能を使用します
豚のudfsを扱う
豚のデバッグとトラブルシューティング
豚のパフォーマンスの最適化
豚とHadoopの統合
Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）
Hadoop MapReduceフレームワーク
Hadoop Yarnリソース管理
Hadoopエコシステムコンポーネント（Hive、Hbaseなど）
Hadoopの入力形式
Hadoopの出力形式
マッパーとレデューサーのクラス
Hadoopクラスターのセットアップと構成
Hadoopの仕事の提出と監視
Hadoopのデータシリアル化
Hadoopバッチ処理
Hadoopストリーミング
MapReduceパーティションとソート
MapReduceの組み合わせとパーティショナー
MapReduce入力および出力形式
MapReduceカウンター
MapReduceジョブチェーン
MapReduceの分散キャッシュ
Hadoopでのジョブスケジューリングとタスクのスケジューリング
Hadoopセキュリティと認証
豚とMapReduceの統合

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What roles can I use the Pig Online Test for?

ビッグデータ開発者
ビッグデータ開発者 - 豚

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

豚のラテン語の参加と集合体を扱う経験
Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）の理解
豚のラテン語の変換とフィルターに精通しています
JavaのMapReduceプログラムを書く習熟度
Hadoopクラスターのセットアップと構成の知識
豚の実行エラーをトラブルシューティングして解決する能力
豚のラテン制御構造の操作の経験
豚のデータの積み込みと保管の理解
豚のラテンデータ変換の知識
豚のデータ検証とクレンジングを実行する能力

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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、スコアがそれほど高くな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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Pig Hiring Test 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。