Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

De MapReduce Online Test maakt gebruik van scenario-gebaseerde MCQ's om kandidaten te evalueren op hun kennis van MapReduce Framework, inclusief hun vaardigheid in het werken met Hadoop, HDF's en garen. De test evalueert ook de bekendheid van een kandidaat met varkens en bijenkorf voor gegevensanalyse en hun vermogen om met big data -technologieën te werken. De test is bedoeld om het vermogen van een kandidaat te evalueren om applicaties te ontwerpen en te ontwikkelen met behulp van MapReduce Framework en gerelateerde technologieën effectief.

Covered skills:

  • MapReduce
  • Gedistribueerd computergebruik
  • Hadoop
  • Parallel computing
  • Gegevenstransformatie
  • Big Data -verwerking
  • Gegevensanalyse
  • Gegevensverwerking
  • Gegevensaggregatie
  • Prestatie -optimalisatie

9 reasons why
9 reasons why

Adaface MapReduce Test is the most accurate way to shortlist Big data -ontwikkelaars



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The MapReduce 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:

  • Mogelijkheid om efficiënte MapReduce -programma's te schrijven
  • Inzicht in de principes van big data -verwerking
  • Kennis van gedistribueerde computerconcepten
  • Vaardigheid in data -analysetechnieken
  • Ervaring met het Hadoop -framework
  • Mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verwerken
  • Inzicht in parallelle computerprincipes
  • Vaardigheden in gegevensaggregatie en samenvatting
  • Vaardigheid in gegevenstransformatie en manipulatie
  • Kennis van prestatie -optimalisatietechnieken
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

Dit zijn slechts een klein monster uit onze bibliotheek met meer dan 10.000 vragen. De werkelijke vragen hierover MapReduce 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:
 image
What is the output of the following Pig command?

Q = GROUP P BY p2;
DUMP Q;
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Count number of occurrences
Mappers
Reducers

3 mins

Hadoop
Solve

Medium

Hive ngrams

2 mins

Hadoop
Solve

Easy

P Q relations
Pig

2 mins

Hadoop
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Count number of occurrences
Mappers
Reducers
Hadoop
Easy3 mins
Solve
Hive ngrams
Hadoop
Medium2 mins
Solve
P Q relations
Pig
Hadoop
Easy2 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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 MapReduce 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.

Science behind Adaface tests
Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the MapReduce 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.

invite candidates
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the MapReduce Assessment Test

Why you should use Pre-employment MapReduce Online test?

The MapReduce Test 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:

  • Mogelijkheid om MapReduce -algoritmen te implementeren voor big data -verwerking
  • Vaardigheid in Hadoop -ecosysteem en zijn componenten
  • Inzicht in gedistribueerde computerprincipes
  • Mogelijk om gegevens te analyseren met behulp van MapReduce -technieken
  • Kennis van de architectuur van Hadoop en zijn rol in big data -verwerking
  • Expertise in gegevensverwerking met behulp van MapReduce Frameworks
  • Bekwaam in parallel computing voor efficiënte gegevensverwerking
  • Mogelijkheid om gegevens te verzamelen en te transformeren met behulp van MapReduce
  • Ervaring met prestatie -optimalisatie voor MapReduce -banen

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 Online test?

  • gedistribueerd computergebruik

    Gedistribueerd computergebruik verwijst naar het gebruik van meerdere computers om een ​​probleem op te lossen of een taak uit te voeren. Het zorgt voor parallelle verwerking en kan de algehele prestaties en schaalbaarheid aanzienlijk verbeteren. Het meten van de vaardigheden van kandidaten in gedistribueerd computergebruik is essentieel omdat het hun vermogen aangeeft om schaalbare en efficiënte oplossingen te ontwerpen en te implementeren in een gedistribueerde omgeving.

  • Data Analysis

    Gegevensanalyse omvat de exploratie, transformatie, transformatie en het modelleren van gegevens om waardevolle inzichten te extraheren en de besluitvorming te ondersteunen. Door de vaardigheden van kandidaten in gegevensanalyse te beoordelen, kunnen recruiters personen identificeren die complexe gegevenssets effectief kunnen analyseren en interpreteren, waardoor waardevolle inzichten worden geboden om bedrijfsresultaten te stimuleren.

  • Hadoop

    Hadoop is een open- Bronraamwerk dat een gedistribueerd bestandssysteem biedt en de verwerking van big data ondersteunt met behulp van het MapReduce -programmeermodel. Het evalueren van de Hadoop -vaardigheden van kandidaten is cruciaal omdat het hun vaardigheid aantoont bij het gebruik van dit krachtige hulpmiddel voor het beheren en verwerken van grote datasets.

  • gegevensverwerking

    Gegevensverwerking verwijst naar de manipulatie en transformatie van gegevens om nuttige informatie te extraheren of op te bereiden op verdere analyse. Het beoordelen van de vaardigheden van kandidaten in gegevensverwerking zorgt ervoor dat ze grote datasets effectief kunnen beheren en reinigen, waardoor hun vermogen om met Big Data effectief te werken, te verbeteren.

  • Parallel Computing

    Parallelle computer omvat het delen van een probleem in kleinere taken die tegelijkertijd op meerdere processors of computers kunnen worden uitgevoerd. Het maakt snellere verwerking van complexe berekeningen mogelijk en is met name nuttig bij de verwerking van big data. Het meten van de vaardigheden van kandidaten in parallel computing helpt bij het identificeren van personen die in staat zijn om parallelle algoritmen te ontwerpen en te implementeren voor efficiënte gegevensverwerking.

  • Dataaggregatie

    Data -aggregatie is het proces van het verzamelen en samenvatten van gegevens uit meerdere meerdere bronnen in een enkele, gemakkelijk beheersbare vorm. Het speelt een cruciale rol bij de verwerking van big data, omdat het een efficiënte opslag en het ophalen van relevante informatie mogelijk maakt. Het evalueren van de vaardigheden van kandidaten in gegevensaggregatie zorgt ervoor dat ze gegevens effectief kunnen verzamelen en consolideren uit verschillende bronnen, ter ondersteuning van meer geavanceerde data -analysetaken.

  • Data Transformation

    Gegevenstransformatie omvat het converteren van gegevens van één formaat of structuur op een andere, vaak om het voor te bereiden op analyse of integratie met andere systemen. Het is een essentiële stap in de gegevensverwerkingspijplijn en vereist kennis van verschillende technieken en tools. Het meten van de vaardigheden van kandidaten in gegevenstransformatie helpt recruiters om personen te identificeren die gegevens efficiënt kunnen manipuleren en hervormen om aan specifieke vereisten te voldoen.

  • prestatie -optimalisatie

    Prestatie -optimalisatie omvat het verbeteren van de efficiëntie, snelheid en schaalbaarheid van software en systemen. Het evalueren van de vaardigheden van kandidaten in de prestatie -optimalisatie is belangrijk omdat het hun vermogen aangeeft om knelpunten te identificeren en op te lossen, de rekenefficiëntie te verbeteren en het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren. Deze vaardigheid is met name relevant in de context van big data -verwerking, waarbij prestaties invloed hebben op de verwerking van enorme datasets.

  • 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 Test to be based on.

    MapReduce Basics
    Mapper -functie
    Reductiefunctie
    Combinatiefunctie
    Input- en uitvoerindelingen
    Secundaire soort
    Verdelen en schuifelen
    Tellers in MapReduce
    MapReduce Job Optimalisatie
    Word lid van operaties in MapReduce
    Gegevensserialisatie in MapReduce
    Hadoop -architectuur
    HDFS (Hadoop gedistribueerd bestandssysteem)
    Garen (nog een andere resource -onderhandelaar)
    Hadoop MapReduce Framework
    Hadoop streaming
    Hadoop MapReduce Job -uitvoering
    Gegevensverwerking in Hadoop
    Data -plaats in Hadoop
    Gedistribueerde opslag en verwerking in Hadoop
    Technieken voor gegevensanalyse
    Verkennende gegevensanalyse
    Gegevensreiniging en voorbewerking
    Statistische analyse in MapReduce
    Werken met grote gegevenssets
    Gegevenstransformatietechnieken
    Gegevensaggregatie en samenvatting
    Prestatie -optimalisatie in MapReduce
    Fouttolerantie in gedistribueerde computing
    Parallelle computerprincipes
    Gedistribueerde computerkaders
    Cluster computing
    Gedistribueerd resource management
    Schaalbaarheid in gedistribueerde computing
    Data -parallellisme
    Taakparallellisme
    Gelijktijdigheidscontrole
    Gegevensintegratie en consolidatie
    Data Warehouse Design
    Beoordeling van gegevenskwaliteit
    ETL (extract, transformeren, laden)
    Data visualisatie
    Data opslagplaats
    Afstemming van prestaties
    Gegevensstreaming
    Realtime gegevensverwerking
    Massaal parallelle verwerking
    Cloud computing en big data
    Data Governance
    Gegevensbeveiliging in gedistribueerde systemen
    Gegevensintegriteit en consistentie
    Gegevensprivacy en naleving
    Data -back -up en noodherstel
    Gegevensreplicatie

What roles can I use the MapReduce Online test for?

  • Big data -ontwikkelaar
  • Hadopp -ontwikkelaar
  • Data Engineer

How is the MapReduce 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

  • Ervaring met gegevensverwerking met MapReduce
  • Bekendheid met parallel computing
  • Gegevensaggregatie- en transformatievaardigheden
  • Prestatie -optimalisatie Kennis
  • Inzicht in big data -verwerking
  • Diepgaande kennis van gedistribueerde computerprincipes
  • Mogelijkheid om complexe gegevens te verzamelen en te transformeren
Singapore government logo

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

MapReduce Hiring Test FAQ's

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.

Ik ben een kandidaat. Kan ik een oefentest proberen?

Nee. Helaas ondersteunen we op dit moment geen oefentests. U kunt echter onze voorbeeldvragen gebruiken voor praktijk.

Wat zijn de kosten van het gebruik van deze test?

U kunt onze [prijsplannen] bekijken (https://www.adaface.com/pricing/).

Kan ik een gratis proefperiode krijgen?

Ja, u kunt gratis aanmelden en een voorbeeld van deze test.

Ik ben net naar een betaald plan verhuisd. Hoe kan ik een aangepaste beoordeling aanvragen?

Hier is een korte handleiding over hoe een aangepaste beoordeling aanvragen op Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Probeer vandaag de meest kandidaatvriendelijke vaardighedenbeoordelingstool.
g2 badges
Ready to use the Adaface MapReduce Test?
Ready to use the Adaface MapReduce Test?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Voorwaarden Privacy Vertrouwensgids

🌎 Kies uw taal

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️