Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

MapReduce Online-testen bruker scenariobaserte MCQ-er for å evaluere kandidater på sin kunnskap om MapReduce Framework, inkludert deres dyktighet i å jobbe med Hadoop, HDFS og Yarn. Testen evaluerer også en kandidats kjennskap til PIG og Hive for dataanalyse og deres evne til å jobbe med big data -teknologi. Testen tar sikte på å evaluere en kandidats evne til å designe og utvikle applikasjoner ved å bruke MapReduce Framework og relaterte teknologier effektivt.

Covered skills:

  • Kart reduksjon
  • Distribuert databehandling
  • Hadoop
  • Parallell databehandling
  • Datatransformasjon
  • Big Data -behandling
  • Dataanalyse
  • Databehandling
  • Dataaggregering
  • Ytelsesoptimalisering

9 reasons why
9 reasons why

Adaface MapReduce Test is the most accurate way to shortlist Big Data Developers



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:

  • Evne til å skrive effektive MapReduce -programmer
  • Forståelse av prinsipper for behandling av big data
  • Kunnskap om distribuerte databehandlingskonsepter
  • Kompetanse i dataanalyseteknikker
  • Erfaring med Hadoop Framework
  • Evne til å behandle store datamengder
  • Forståelse av parallelle databehandlingsprinsipper
  • Ferdigheter i dataggregasjon og oppsummering
  • Kompetanse i datatransformasjon og manipulering
  • Kunnskap om ytelsesoptimaliseringsteknikker
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

Dette er bare en liten prøve fra biblioteket vårt med 10.000+ spørsmål. De faktiske spørsmålene om dette MapReduce Test vil være ikke-googlable.

🧐 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

Med Adaface var vi i stand til å optimalisere den første screeningsprosessen vår med opp mot 75 %, og frigjorde dyrebar tid for både ansettelsesledere og vårt talentanskaffelsesteam!


Brandon Lee, Leder for mennesker, 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

Vis eksempler på scorecard
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:

  • Evne til å implementere MapReduce -algoritmer for Big Data -prosessering
  • Kompetanse i Hadoop -økosystemet og dets komponenter
  • Forståelse av distribuerte databehandlingsprinsipper
  • Evne til å analysere data ved hjelp av MapReduce -teknikker
  • Kunnskap om Hadoops arkitektur og dens rolle i Big Data -behandlingen
  • Ekspertise innen databehandling ved bruk av MapReduce Frameworks
  • Dyktig i parallell databehandling for effektiv databehandling
  • Evne til å samle og transformere data ved hjelp av MapReduce
  • Erfaring med ytelsesoptimalisering for MapReduce Jobs

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?

  • Big Data -prosessering

    Big Data -prosessering innebærer styring og analyse av Store volum av komplekse data fra forskjellige kilder. Det krever teknikker og verktøy, for eksempel MapReduce, for å behandle og trekke ut meningsfull innsikt fra dataene. Evaluering av kandidaters ferdigheter i Big Data -prosessering vil hjelpe rekrutterere med å identifisere individer som kan håndtere utfordringene relatert til å jobbe med massive datasett.

  • Distribuert databehandling

    Distribuert databehandling refererer til bruk av flere datamaskiner for å løse et problem eller utføre en oppgave. Det gir mulighet for parallell prosessering og kan forbedre den generelle ytelsen og skalerbarheten betydelig. Måling av kandidaters ferdigheter i distribuert databehandling er viktig, da det indikerer deres evne til å designe og implementere skalerbare og effektive løsninger i et distribuert miljø.

  • Dataanalyse

    Dataanalyse innebærer utforskning, transformasjon , og modellering av data for å hente ut verdifull innsikt og støtte beslutninger. Å vurdere kandidatenes ferdigheter i dataanalyse gjør det mulig for rekrutterere å identifisere individer som effektivt kan analysere og tolke komplekse datasett, og gi verdifull innsikt for å drive forretningsresultater.

  • Hadoop

    Hadoop er en åpen- Kilderammer som gir et distribuert filsystem og støtter behandlingen av big data ved hjelp av MapReduce -programmeringsmodellen. Evaluering av kandidaters Hadoop -ferdigheter er avgjørende, da det demonstrerer deres dyktighet i å bruke dette kraftige verktøyet for å styre og behandle store datasett.

  • Databehandling

    Databehandling refererer til manipulering og transformasjon av data For å trekke ut nyttig informasjon eller utarbeide den for videre analyse. Å vurdere kandidatenes ferdigheter i databehandling sikrer at de effektivt kan administrere og rengjøre store datasett, og forbedre deres evne til å jobbe med big data effektivt.

  • Parallell databehandling

    Parallell databehandling innebærer å dele et problem inn i mindre oppgaver som kan utføres samtidig på flere prosessorer eller datamaskiner. Det muliggjør raskere prosessering av komplekse beregninger og er spesielt nyttig i big data -prosessering. Måling av kandidaters ferdigheter i parallell databehandling hjelper til med å identifisere individer som er i stand til å designe og implementere parallelle algoritmer for effektiv databehandling.

  • Dataaggregering

    Dataaggregering er prosessen med å samle og oppsummere data fra flere kilder til en enkelt, lett håndterbar form. Det spiller en avgjørende rolle i Big Data -prosessering, da det gir effektiv lagring og gjenfinning av relevant informasjon. Evaluering av kandidaters ferdigheter i dataggregering sikrer at de effektivt kan samle inn og konsolidere data fra forskjellige kilder, og støtter mer avanserte dataanalyseoppgaver.

  • Datatransformasjon

    Datatransformasjon innebærer å konvertere data fra en Format eller struktur til en annen, ofte for å forberede det til analyse eller integrasjon med andre systemer. Det er et essensielt skritt i databehandlingsrørledningen og krever kunnskap om forskjellige teknikker og verktøy. Måling av kandidaters ferdigheter i datatransformasjon hjelper rekrutterere med å identifisere individer som effektivt kan manipulere og omforme data for å oppfylle spesifikke krav.

  • Performance Optimization

    Ytelsesoptimalisering innebærer å forbedre effektiviteten, hastigheten og skalerbarheten av programvare og systemer. Å evaluere kandidatenes ferdigheter i ytelsesoptimalisering er viktig, da det indikerer deres evne til å identifisere og løse flaskehalser, forbedre beregningseffektiviteten og optimalisere ressursutnyttelsen. Denne ferdigheten er spesielt relevant i sammenheng med Big Data -prosessering, der ytelsen påvirker behandlingen av massive datasett.

  • 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
    Mapperfunksjon
    Reduserende funksjon
    Kombinasjonsfunksjon
    Inngangs- og utgangsformater
    Sekundær sortering
    Partisjonering og blanding
    Tellere i MapReduce
    MapReduce jobboptimalisering
    Bli med i operasjoner i MapReduce
    Data -serialisering i MapReduce
    Hadoop -arkitektur
    HDFS (Hadoop distribuert filsystem)
    Garn (enda en ressursforhandler)
    Hadoop MapReduce Framework
    Hadoop streaming
    Hadoop MapReduce jobbutførelse
    Databehandling i Hadoop
    Datalokalitet i Hadoop
    Distribuert lagring og prosessering i Hadoop
    Dataanalyseteknikker
    Utforskende dataanalyse
    Datarengjøring og forbehandling
    Statistisk analyse i MapReduce
    Arbeide med store datasett
    Datatransformasjonsteknikker
    Dataaggregering og oppsummering
    Resultatoptimalisering i MapReduce
    Feiltoleranse i distribuert databehandling
    Parallelle databehandlingsprinsipper
    Distribuerte databehandlingsrammer
    Cluster Computing
    Distribuert ressursstyring
    Skalerbarhet i distribuert databehandling
    Data -parallellisme
    Oppgaveparallellisme
    Samtidig kontroll
    Dataintegrasjon og konsolidering
    Datavarehusdesign
    Vurdering av datakvalitet
    ETL (Extract, Transform, Load)
    Datavisualisering
    Datavarehus
    Ytelsesinnstilling
    Data streaming
    Sanntids databehandling
    Massivt parallell prosessering
    Cloud computing og big data
    Datastyring
    Datasikkerhet i distribuerte systemer
    Dataintegritet og konsistens
    Data personvern og etterlevelse
    Data -sikkerhetskopiering og katastrofegjenoppretting
    Data replikering

What roles can I use the MapReduce Online Test for?

  • Big Data Developer
  • Hadopp utvikler
  • Dataingeniør

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

  • Erfaring med databehandling ved hjelp av MapReduce
  • Kjennskap til parallell databehandling
  • Dataaggregering og transformasjonsferdigheter
  • Resultatoptimaliseringskunnskap
  • Forståelse av big data -prosessering
  • Dybder kunnskap om distribuerte databehandlingsprinsipper
  • Evne til å samle og transformere komplekse data
Singapore government logo

Ansettelseslederne mente at de gjennom de tekniske spørsmålene de stilte under panelintervjuene, var i stand til å fortelle hvilke kandidater som scoret bedre, og differensierte med de som ikke skåret like godt. De er svært fornøyd med kvaliteten på kandidatene som er på listen med Adaface-screeningen.


85%
Reduksjon i screeningstid

MapReduce Hiring Test Vanlige spørsmål

Kan jeg kombinere flere ferdigheter til en tilpasset vurdering?

Ja absolutt. Tilpassede vurderinger er satt opp basert på stillingsbeskrivelsen din, og vil inneholde spørsmål om alle må-ha ferdigheter du spesifiserer.

Har du noen anti-juksende eller proktoreringsfunksjoner på plass?

Vi har følgende anti-juksede funksjoner på plass:

  • Ikke-googlable spørsmål
  • IP Proctoring
  • Nettproctoring
  • Webcam Proctoring
  • Deteksjon av plagiering
  • Sikker nettleser

Les mer om Proctoring -funksjonene.

Hvordan tolker jeg testresultater?

Den viktigste tingen å huske på er at en vurdering er et eliminasjonsverktøy, ikke et seleksjonsverktøy. En ferdighetsvurdering er optimalisert for å hjelpe deg med å eliminere kandidater som ikke er teknisk kvalifisert for rollen, det er ikke optimalisert for å hjelpe deg med å finne den beste kandidaten for rollen. Så den ideelle måten å bruke en vurdering på er å bestemme en terskelpoeng (vanligvis 55%, vi hjelper deg med å benchmark) og invitere alle kandidater som scorer over terskelen for de neste rundene med intervjuet.

Hvilken opplevelsesnivå kan jeg bruke denne testen til?

Hver ADAFACE -vurdering er tilpasset din stillingsbeskrivelse/ ideell kandidatperson (våre fageksperter vil velge de riktige spørsmålene for din vurdering fra vårt bibliotek med 10000+ spørsmål). Denne vurderingen kan tilpasses for ethvert opplevelsesnivå.

Får hver kandidat de samme spørsmålene?

Ja, det gjør det mye lettere for deg å sammenligne kandidater. Alternativer for MCQ -spørsmål og rekkefølgen på spørsmål er randomisert. Vi har anti-juksing/proctoring funksjoner på plass. I vår bedriftsplan har vi også muligheten til å lage flere versjoner av den samme vurderingen med spørsmål med lignende vanskelighetsnivåer.

Jeg er en kandidat. Kan jeg prøve en praksisprøve?

Nei. Dessverre støtter vi ikke praksisprøver for øyeblikket. Du kan imidlertid bruke eksemplet spørsmål for praksis.

Hva koster ved å bruke denne testen?

Du kan sjekke ut prisplanene våre.

Kan jeg få en gratis prøveperiode?

Ja, du kan registrere deg gratis og forhåndsvise denne testen.

Jeg flyttet nettopp til en betalt plan. Hvordan kan jeg be om en tilpasset vurdering?

Her er en rask guide om Hvordan be om en tilpasset vurdering på adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prøv det mest kandidatvennlige ferdighetsvurderingsverktøyet i dag.
g2 badges
Ready to use the Adaface MapReduce Test?
Ready to use the Adaface MapReduce Test?
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️