Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Apache Spark Onlineテストは、RDD APIおよびSparkSQL(データセットとデータフレーム)で構造化されたデータを変換する候補者の能力を評価し、ビッグデータの課題を反復/マルチステージのスパークスクリプトに変換し、パーティション化/キャッシュ/キャッシュを使用して既存のスパークジョブを最適化し、グラフ構造を分析するgraphxを使用します。

Covered skills:

  • Spark Coreの基礎
  • Spark Resilient分散データセット(RDD)
  • データフレームとデータセット
  • クラスターでスパークを実行します
  • クラスター内のスパークジョブの調整とトラブルシューティング
  • データソース/データベースからデータを移行します
  • スパークジョブの開発と実行(Java; Scala; Python)
  • Spark SQLによるデータ処理
  • リアルタイムデータを処理するためのスパークストリーミング
  • 反復的およびマルチステージアルゴリズムの実装
  • GraphXライブラリを使用したグラフ/ネットワーク分析

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist スパーク開発者s



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:

  • Spark Coreの基本とアーキテクチャを理解する
  • Java、Scala、およびPythonを使用したスパークジョブの開発と実行
  • スパークで回復力のある分散データセット(RDD)を使用する
  • Spark SQLを使用してデータ処理を実行します
  • Sparkのデータフレームとデータセットを使用してデータを操作します
  • スパークストリーミングを実装して、リアルタイムデータを処理します
  • クラスターにスパークを展開および実行します
  • Sparkに反復的およびマルチステージアルゴリズムを適用します
  • クラスター内のスパークジョブの調整とトラブルシューティング
  • GraphXライブラリを使用したグラフとネットワーク分析の実施
  • さまざまなソースやデータベースからのデータ移行の管理
Reason #2

No trick questions

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
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 スパークテスト グーグルできません.

🧐 Question

Easy

Character count
Solve
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?
 image

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Solve
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?
 image

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Solve
Consider the following Spark DataFrame:
 image
Which of the given code fragments produce the following result:
 image
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Character count

2 mins

Spark
Solve

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Spark
Solve

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame

4 mins

Spark
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Spark
Easy2 mins
Solve
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Spark
Medium3 mins
Solve
Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Spark
Medium4 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment スパークテスト 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 スパークテスト 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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

サンプルスコアカードを表示します
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment Spark Online Test?

The スパークテスト 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:

  • Spark Coreの基礎
  • Java、Scala、およびPythonでSpark Jobsの開発と実行
  • Spark Resilient分散データセット(RDD)の理解
  • Spark SQLによるデータ処理
  • Sparkでデータフレームとデータセットを操作します
  • リアルタイムデータ処理のためにSpark Streamingを利用します
  • クラスターでスパークを実行します
  • Sparkに反復的およびマルチステージアルゴリズムの実装
  • クラスター内のスパークジョブの調整とトラブルシューティング
  • SparkでGraphXライブラリを使用してグラフ/ネットワーク分析を実行する

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?

  • graphxライブラリを使用したグラフ/ネットワーク分析

    graphxは、Sparkのグラフ計算ライブラリであり、グラフ処理と分析のAPI。 GraphXを理解することは、グラフデータの関係とパターンの分析を含むソーシャルネットワーク分析、推奨システム、詐欺検出などのタスクにとって重要です。

  • データソース/データベースからデータの移行

    データソースやデータベースからSparkに至るまで、バッチ処理、ストリーミング、データコネクタなど、さまざまなデータ摂取技術を理解することが含まれます。このスキルは、さらに分析と計算のためにSparkの外部ソースからデータを効率的に転送および処理するために必要です。

  • 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 スパークテスト to be based on.

    Spark Rdd
    Spark DataFrame
    Spark Dataset
    Spark SQL
    スパークストリーミング
    Spark Graphx
    スパーククラスター
    スパークグラフとネットワーク分析
    スパーク反復アルゴリズム
    スパークマルチステージアルゴリズム
    スパークジョブチューニング
    スパークジョブのトラブルシューティング
    Spark Data Migration
    スパークコアの基礎
    Java Spark Development
    Scala Spark Development
    Python Spark Development
    Sparkのデータ処理
    Sparkでのリアルタイムデータ処理
    スパークアーキテクチャ
    Sparkの例外とエラーの処理
    スパークデータ操作
    スパークデータ集約
    スパークデータフィルタリング
    スパークデータ変換
    スパークデータの視覚化
    スパークデータが参加します
    Spark Data Partitioning
    スパークデータキャッシング
    Spark Data Serialization
    スパークデータ圧縮
    スパークデータソース
    スパークデータの読み込み
    Spark Data Saving
    Spark Data Exploration
    Spark Data Preprocessing
    Spark Data Analytics
    スパークデータマイニング
    スパークデータ品質
    スパークデータ統合
    スパークデータストリーミング
    スパークデータパイプライン
    スパークデータストレージ
    Spark Data Security
    Spark Data Access Control
    スパークデータバックアップ
    Spark Data Recovery
    Spark Data Replication
    スパークデータ圧縮
    スパークデータ暗号化
    スパークデータスキーマ
    Spark Data Serialization
    Spark Data Indexing
    スパークデータの視覚化
    スパークデータベンチマーク
    スパークマシン学習
    スパークディープラーニング
    スパークニューラルネットワーク
    Sparkグラフアルゴリズム
    スパークソーシャルネットワーク分析
    スパークコミュニティの検出
    スパーククラスタリング
    スパーク分類
    スパーク回帰
    スパークアノマリー検出
    スパーク推奨システム
    スパーク感情分析
    スパーク自然言語処理
    スパーク地理空間分析
    スパーク時系列分析
    Spark Collaborativeフィルタリング
    スパークの次元削減
    スパークモデルの評価
    スパーク機能エンジニアリング
    スパーク機能の選択
    スパークハイパーパラメーターチューニング
    スパークモデルの展開
    スパークモデルの監視
    スパークモデルの解釈可能性

What roles can I use the Spark Online Test for?

  • スパーク開発者
  • ソフトウェア開発者 - 火花
  • ビッグデータエンジニア
  • シニアスパーク開発者
  • SCALAビッグデータ開発者
  • シニアビッグデータエンジニア
  • スパークエンジニア

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

  • さまざまなデータソース/データベースからデータを移行します
  • 機械学習タスクのためにSpark Mllibを使用します
  • キャッシュと持続性を使用したスパークパフォーマンスを最適化します
  • 自然言語処理(NLP)タスクにSparkを使用する
  • リアルタイム分析のためのSparkの実装
  • Sparkの執行者と労働者の理解と管理
  • 大規模なデータ処理にSparkを利用します
  • リアルタイムのデータ視覚化のためのSparkの実装
  • SparkをHadoopやCassandraなどの他のビッグデータテクノロジーと統合する
  • スケーラビリティと柔軟性のためにクラウドプラットフォームにSparkを実装します
Singapore government logo

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

Spark Hiring Test よくある質問

テストはプログラミング言語に基づいてどのようにカスタマイズされますか?

Spark は、Java、Scala、Python、R などのさまざまなプログラミング言語をサポートしています。次の方法でプログラミング言語に応じて Spark テストをカスタマイズします。

  • シナリオベースの Spark MCQ 質問のコード スニペットは、選択したプログラミング言語のものになります。
  • 特定のプログラミング言語を評価するように設計された MCQ の質問が評価に追加されます。
  • 選択したプログラミング言語でプログラムされるコーディングの質問が評価に追加されます。

当社の標準 Java、[Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test)、および Python テストを使用して、質問の質を把握します。

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。

このテストを使用できますか?

各ADAFACE評価は、職務記述書/理想的な候補者のペルソナにカスタマイズされます(当社の主題の専門家は、10000以上の質問のライブラリからあなたの評価に適切な質問を選択します)。この評価は、あらゆる経験レベルでカスタマイズできます。

すべての候補者は同じ質問を受け取りますか?

私は候補者です。練習テストを試すことはできますか?

いいえ。残念ながら、現時点では練習テストをサポートしていません。ただし、[サンプルの質問](https://www.adaface.com/questions)を使用するには、練習できます。

このテストを使用するコストはいくらですか?

無料トライアルを受けることはできますか?

私はちょうど有料プランに移りました。カスタム評価をリクエストするにはどうすればよいですか?

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
今日、最も候補者のフレンドリーなスキル評価ツールをお試しください。
g2 badges
Ready to use the Adaface スパークテスト?
Ready to use the Adaface スパークテスト?
私たちとしゃべる
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️