Why you should use Pig Online Test?

The Big Data - varkenstest 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: Werkkennis van Apache Pig en zijn ecosysteem Begrip van Hadoop en zijn componenten Vaardigheid in MapReduce Programming Paradigma Mogelijkheid om latijnse scripts te schrijven voor gegevensverwerking Kennis van Pig Latin -functies en hun gebruik Ervaring met het debuggen en optimaliseren van varkenscripts Bekendheid met Apache Pig UDFS (door de gebruiker gedefinieerde functies) Inzicht in varkens Latijnse gegevenstypen en -schema's Kennis van Pig Latin ingebouwde functies en operators Mogelijkheid om grote gegevenssets efficiënt te analyseren en te verwerken

Pig Online Test

About the test:

De PIG Online Test gebruikt scenario-gebaseerde MCQ's om kandidaten te evalueren op hun kennis van Apache Pig, inclusief hun vermogen om latijnse scripts van varkens te schrijven, te werken met gegevenstypen en ingebouwde functies en varkensquery's te optimaliseren. De test is bedoeld om het vermogen van een kandidaat om met PIG te werken te evalueren en data -analysetaken effectief uit te voeren.

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

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

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:

Mogelijkheid om Apache Pig -vragen te schrijven voor gegevensverwerking
Begrip van het Hadoop -raamwerk en de componenten ervan
Kennis van het programmeermodel van MapReduce
Inzicht in de latijnse scripttaal van varkens
Mogelijkheid om varkenscripts te optimaliseren en af te stemmen voor prestaties

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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 Big Data - varkenstest zal niet-googelbaar zijn.

🧐 Question
Easy Count number of occurrences Mappers Reducers	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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 met ruim 75% optimaliseren, waardoor kostbare tijd vrijkwam voor zowel de rekruteringsmanagers als ons talentacquisitieteam!

Brandon Lee, Hoofd Mensen, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Big Data - varkenstest 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 Big Data - varkenstest 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

Bekijk Sample Scorecard

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Learn more

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

About the Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The Big Data - varkenstest 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:

Werkkennis van Apache Pig en zijn ecosysteem
Begrip van Hadoop en zijn componenten
Vaardigheid in MapReduce Programming Paradigma
Mogelijkheid om latijnse scripts te schrijven voor gegevensverwerking
Kennis van Pig Latin -functies en hun gebruik
Ervaring met het debuggen en optimaliseren van varkenscripts
Bekendheid met Apache Pig UDFS (door de gebruiker gedefinieerde functies)
Inzicht in varkens Latijnse gegevenstypen en -schema's
Kennis van Pig Latin ingebouwde functies en operators
Mogelijkheid om grote gegevenssets efficiënt te analyseren en te verwerken

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?

big data -analyse
Big data -analyse verwijst naar het proces van het onderzoeken en interpreteren van grote en interpretatie Complexe gegevenssets om verborgen patronen, trends en inzichten te ontdekken. Met het meten van big data-analysevaardigheden in deze test stelt recruiters in staat om de vaardigheid van een kandidaat te evalueren bij het verwerken en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens, wat essentieel is in de datagestuurde wereld van vandaag.
Hadoop
Hadoop is een open-source framework dat gedistribueerde opslag en verwerking van grote gegevenssets over clusters van computers mogelijk maakt. Het meten van Hadoop -vaardigheden in deze test helpt recruiters het begrip van een kandidaat van deze populaire technologie en hun vermogen om effectief met gedistribueerde systemen te werken te meten.
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 Big Data - varkenstest to be based on.
Varkenslatijn
Gegevens laden en opslaan in varken
Gegevens filteren en transformeren in varken
Deelname aan en groeperen in varkens
Gebruik ingebouwde functies in varken
Werken met varkens UDF's
Debuggen en probleemoplossing bij varken
Prestatie -optimalisatie bij varken
Varkens- en Hadoop -integratie
Hadoop Distributed File System (HDFS)
Hadoop MapReduce Framework
Hadoop Yarn Resource Management
Hadoop -ecosysteemcomponenten (bijenkorf, hbase, enz.)
Input -formaten in Hadoop
Uitgangsformaten in Hadoop
Mapper- en reductieklassen
Hadoop -clusterinstellingen en configuratie
Hadoop -inzending en monitoring
Gegevensserialisatie in Hadoop
Hadoop -batchverwerking
Hadoop streaming
MapReduce Partitioning and Sorting
Combiners en partitioners in MapReduce
MapReduce -invoer- en uitvoerindelingen
MapReduce Tellers
MapReduce Job Chaining
Gedistribueerde cache in MapReduce
Taakplanning en taakplanning in Hadoop
Hadoop -beveiliging en authenticatie
Varken en MapReduce -integratie

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the Pig Online Test for?

Big data -ontwikkelaar
Big Data Developer - Pig

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

Ervaring met het werken met Pig Latin Joins en Aggregations
Inzicht in Hadoop Distributed File System (HDFS)
Bekendheid met varkens Latin -transformaties en filters
Vaardigheid in het schrijven van MapReduce -programma's in Java
Kennis van Hadoop -clusterinstellingen en configuratie
Mogelijkheid om problemen met de uitvoering van varkens op te lossen en op te lossen
Ervaring met het werken met de latijnse controlestructuren van Pig
Inzicht in gegevens laden en opslaan in varken
Kennis van varkens Latijnse gegevenstransformaties
Mogelijkheid om gegevensvalidatie en reiniging in varkens uit te voeren

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

De rekruteringsmanagers waren van mening dat ze door de technische vragen die ze tijdens de panelgesprekken stelden, konden zien welke kandidaten beter scoorden, en onderscheidden ze zich met degenen die niet zo goed scoorden. Zij zijn zeer tevreden met de kwaliteit van de kandidaten op de shortlist van de Adaface-screening.

85%

Vermindering van de screeningstijd

Bekijk volledige case study

Pig Hiring Test Veelgestelde vragen

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.