Waarom zou je deze Hadoop online test moeten gebruiken?

De Hadoop Online -test helpt recruiters en aanwervingsmanagers gekwalificeerde Hadoop -ontwikkelaars en beheerders te identificeren uit een pool van cv's. Het vermindert de administratieve overhead van het interviewen van te veel kandidaten en bespaart dure engineeringtijd door kandidaten uit te filteren zonder eerdere hands-on Hadoop-ervaring. De Hadoop online testschermen kandidaten voor de typische vaardigheden die recruiters zoeken in Big Data Hadoop -ontwikkelaars: Inzicht in uitdagingen op het gebied van biedgegevens en hoe Hadoop big data -problemen oplost Installeren en configureren van een Hadoop -cluster op cloudservices zoals Amazon Web Services (AWS) Problemen met complexe analyse vertalen in multi-fase MapReduce-banen HBASE integreren met MapReduce voor gegevensverwerkingstaken Inzicht in Hadoop -architectuur (Secondary/CheckPoint/Back -up knooppunten, HA -configuratie en garen) Inzicht in andere Hadoop-gebaseerde technologieën (Hive, Pig en Spark) Werken met bestandsindelingen zoals SequenceFile, Avro enz. Crud -operaties uitvoeren van HBase Analyse van relationele gegevens (Hive en MySQL) en niet-relationele gegevens (HBase, Cassandra en MongoDB) Inzicht in hoe Hadoop -clusters worden beheerd (Garen Zookeeper, Zeppelin enz.) Gegevens publiceren aan Hadoop -clusters (Kafka, Sqoop en Flume)

Hadoop online test

About the test:

The Hadoop Online Test uses scenario-based MCQ questions to evaluate candidates' ability to install Hadoop clusters on the cloud, run optimized MapReduce jobs on Hadoop clusters and write efficient Pig instructions and Hive queries to perform data analysis on complex datasets. The test screens for core Hadoop framework knowledge that hiring managers look for in Hadoop developers and administrators.

Covered skills:

Installing and configuring Hadoop clusters
Writing efficient Hive and Pig queries
Handling streaming data
Troubleshooting and monitoring

Core Hadoop architecture (HDFS; YARN; MapReduce)
Publishing data to clusters
Working with different file formats

See all covered skills

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

9 reasons why

Adaface Hadoop online test is the most accurate way to shortlist Hadoop Admins

Reason #1

Tests for on-the-job skills

De Hadoop Online -test helpt recruiters en aanwervingsmanagers gekwalificeerde Hadoop -ontwikkelaars en beheerders te identificeren uit een pool van cv's. Het vermindert de administratieve overhead van het interviewen van te veel kandidaten en bespaart dure engineeringtijd door kandidaten uit te filteren zonder eerdere hands-on Hadoop-ervaring.

De Hadoop online testschermen kandidaten voor de typische vaardigheden die recruiters zoeken in Big Data Hadoop -ontwikkelaars:

Inzicht in uitdagingen op het gebied van biedgegevens en hoe Hadoop big data -problemen oplost
Installeren en configureren van een Hadoop -cluster op cloudservices zoals Amazon Web Services (AWS)
Problemen met complexe analyse vertalen in multi-fase MapReduce-banen
HBASE integreren met MapReduce voor gegevensverwerkingstaken
Inzicht in Hadoop -architectuur (Secondary/CheckPoint/Back -up knooppunten, HA -configuratie en garen)
Inzicht in andere Hadoop-gebaseerde technologieën (Hive, Pig en Spark)
Werken met bestandsindelingen zoals SequenceFile, Avro enz.
Crud -operaties uitvoeren van HBase
Analyse van relationele gegevens (Hive en MySQL) en niet-relationele gegevens (HBase, Cassandra en MongoDB)
Inzicht in hoe Hadoop -clusters worden beheerd (Garen Zookeeper, Zeppelin enz.)
Gegevens publiceren aan Hadoop -clusters (Kafka, Sqoop en Flume)

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.

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.

Dit zijn slechts een klein monster uit onze bibliotheek met meer dan 10.000 vragen. De werkelijke vragen hierover Hadoop Online Test zal niet-googelbaar zijn.

🧐 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

Met Adaface konden we ons eerste screeningproces optimaliseren met meer dan 75%, waardoor we kostbare tijd vrijmaken voor zowel wervingsmanagers als ons talent -acquisitieteam!

Brandon Lee, Hoofd van mensen, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Hadoop Online Test 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.

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Hadoop Online Test 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

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

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

Hoe wordt de test aangepast voor senior Hadoop -ontwikkelaars/ beheerders?

Voor tussenliggende/ senior Hadoop -beheerders passen we de vragen aan om geavanceerde onderwerpen op te nemen en het moeilijkheidsniveau van de vragen te verhogen. De Senior Hadoop -ontwikkelaarstest omvat het toevoegen van vragen over onderwerpen als

MapReduce -taken samen keren om complexe datasets te analyseren
Begrijpen van verschilfasen van MapReduce in detail
Tuning en optimaliseren van vertraging van MapReduce -banen, varkensinstructies en bijenkorfvragen
Begrijpen hoe joins werken achter de schermen en het schrijven van geoptimaliseerde join -statement
Het consumeren van streaminggegevens met sparkstreaming, flink en storm
Machines inbedrijfstelling, ontmanteling en aanbevelingsmachines
Back -ups van cluster nemen en capaciteitsschema's inschakelen
Inzicht in Hadoop -beveiliging en authenticatie
Complexe onderwerpen zoals bestandsindelingen, aangepaste writables en invoer-/uitvoerindelingen

What roles can I use the Hadoop Online Test for?

Hadoop Admin
Hadoop Engineer
Hadoop Tester
Hadoop Application Developer
Big Data Developer - Hadoop
Senior Big Data Engineer - Hadoop
Senior Hadoop Administrator

What topics are covered in the Hadoop online test?

Hadoop -architectuur en MapReduce

Single-knoop- en multi-knooppuntclusters

Hadoop -clusters installeren

Hadoop -clusters monitoren

HDFS/ Hadoop Balancer

Garenkader

Het beheren van bronnen en planning

HDFS Federatie en hoge beschikbaarheid

MapReduce -banen uitvoeren en beheren

Varkensinstructies

Bijenkorf

Vonk

Capaciteitsschema

Het verwerken van streaminggegevens met streaming API

Analyse van relationele en niet-relationele gegevens

Gegevens publiceren naar clusters

Back -up, herstel en onderhoud

Hadoop -beveiliging en authenticatie

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

De aanwervingsmanagers vonden dat door de technische vragen die ze tijdens de interviews van het panel stelden, ze konden vertellen welke kandidaten betere scores hadden, en onderscheidden zich met degenen die niet zo goed scoor. Zij zijn zeer tevreden met de kwaliteit van kandidaten genomineerd met de ADAFACE -screening.

85%

Vermindering van de screeningstijd

Bekijk volledige case study

FAQ's

Kan ik Hadoop en Spark evalueren in dezelfde test?

Ja. U kunt meerdere vaardigheden in dezelfde test evalueren. Als uw Hadoop -functiebeschrijving vereist dat kandidaten ervaring hebben met Hadoop en Apache Spark, nemen we vragen op over beide vaardigheden. U kunt onze standaard Spark Online Test bekijken om te begrijpen wat voor soort vragen zal worden gebruikt om Spark-kennis te evalueren.

Kan ik andere big data -technologieën zoals Hive, Pig, SQL in dezelfde test evalueren?

Ja. Big data -rollen bij verschillende bedrijven vereisen dat kandidaten ervaring hebben met verschillende technologieën. We ondersteunen het aanpassen van de beoordelingen om te werken voor uw functiebeschrijving. Dit omvat het opnemen van vragen om meerdere vaardigheden in dezelfde test te evalueren. Populaire Hadoop -rollen vereisen dat kandidaten ervaring hebben met gerelateerde technologieën zoals Hive, Pig, SQL, Spark. Als u dat nodig heeft, nemen we vragen over deze onderwerpen in dezelfde test op, zodat u de juiste kandidaten voor uw bedrijf kunt identificeren. U kunt onze standaard [SQL Online Test] bekijken (https://www.adaface.com/assessment-test/sql-online-test) en [Spark Online Test](https://www.adaface.com/assessment- Test/Spark-on Line-Test) om te zien hoe die vaardigheden worden geëvalueerd.

Kan ik meerdere vaardigheden combineren in één aangepaste beoordeling?

Ja absoluut. Aangepaste beoordelingen zijn opgezet op basis van uw functiebeschrijving en bevatten vragen over alle must-have vaardigheden die u opgeeft.

Heeft u functies tegen latere of proctoring op hun plaats?

We hebben de volgende anti-cheating-functies op zijn plaats:

Niet-googelbare vragen
IP Proctoring
Web Proctoring
Webcam Proctoring
Plagiaatdetectie
Beveilig browser

Lees meer over de Proctoring -functies.

Hoe interpreteer ik testscores?

Het belangrijkste om in gedachten te houden is dat een beoordeling een eliminatietool is, geen selectietool. Een vaardighedenbeoordeling is geoptimaliseerd om u te helpen kandidaten te elimineren die niet technisch gekwalificeerd zijn voor de rol, het is niet geoptimaliseerd om u te helpen de beste kandidaat voor de rol te vinden. Dus de ideale manier om een beoordeling te gebruiken is om een drempelscore te bepalen (meestal 55%, wij helpen u benchmark) en alle kandidaten uit te nodigen die boven de drempel scoren voor de volgende interviewrondes.

Voor welk ervaringsniveau kan ik deze test gebruiken?

Elke ADAFACE -beoordeling is aangepast aan uw functiebeschrijving/ ideale kandidaatpersonage (onze experts van het onderwerp zullen de juiste vragen kiezen voor uw beoordeling uit onze bibliotheek van 10000+ vragen). Deze beoordeling kan worden aangepast voor elk ervaringsniveau.

Krijgt elke kandidaat dezelfde vragen?

Ja, het maakt het veel gemakkelijker voor u om kandidaten te vergelijken. Opties voor MCQ -vragen en de volgorde van vragen worden gerandomiseerd. We hebben anti-cheating/proctoring functies. In ons bedrijfsplan hebben we ook de optie om meerdere versies van dezelfde beoordeling te maken met vragen over vergelijkbare moeilijkheidsniveaus.