Why you should use Pig Online Test?

The Big Data - Pig 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: Arbeidskunnskap om Apache Pig og dets økosystem Forståelse av Hadoop og dens komponenter Kompetanse i MapReduce -programmeringsparadigme Evne til å skrive grise latinske skript for databehandling Kunnskap om latinske grisens funksjoner og deres bruk Erfaring med feilsøking og optimalisering av griseskript Kjennskap til Apache Pig UDFS (brukerdefinerte funksjoner) Forståelse av grisens latinske datatyper og skjemaer Kunnskap om grise latinske innebygde funksjoner og operatører Evne til å analysere og behandle store datasett effektivt

Pig Online Test

About the test:

Pig Online-testen bruker scenariobaserte MCQ-er for å evaluere kandidater om kunnskapen deres om Apache Pig, inkludert deres evne til å skrive grise-latinske skript, jobbe med datatyper og innebygde funksjoner og optimalisere svinespørsmål. Testen tar sikte på å evaluere en kandidats evne til å jobbe med PIG og utføre dataanalyseoppgaver effektivt.

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

9 reasons why

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

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:

Evne til å skrive Apache Pig -spørsmål for databehandling
Forståelse av Hadoop Framework og dets komponenter
Kunnskap om MapReduce -programmeringsmodell
Forståelse av grisens latinsk skriptspråk
Evne til å optimalisere og stille inn svineskript for ytelse

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

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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 Big Data - Pig 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: 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

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

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Vis eksempler på scorecard

Preview this test

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.

Reason #9

Advanced Proctoring

Learn more

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

About the Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The Big Data - Pig 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:

Arbeidskunnskap om Apache Pig og dets økosystem
Forståelse av Hadoop og dens komponenter
Kompetanse i MapReduce -programmeringsparadigme
Evne til å skrive grise latinske skript for databehandling
Kunnskap om latinske grisens funksjoner og deres bruk
Erfaring med feilsøking og optimalisering av griseskript
Kjennskap til Apache Pig UDFS (brukerdefinerte funksjoner)
Forståelse av grisens latinske datatyper og skjemaer
Kunnskap om grise latinske innebygde funksjoner og operatører
Evne til å analysere og behandle store datasett effektivt

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 refererer til prosessen med å undersøke og tolke store og Komplekse datasett for å avdekke skjulte mønstre, trender og innsikt. Måling av ferdigheter i big data-analyse i denne testen gjør det mulig for rekrutterere å evaluere en kandidats ferdighet i å behandle og analysere enorme datamengder, noe som er essensielt i dagens datadrevne verden.
Hadoop
Hadoop er et open source-rammeverk som muliggjør distribuert lagring og behandling av store datasett på tvers av klynger av datamaskiner. Å måle Hadoop -ferdigheter i denne testen hjelper rekrutterere med å måle en kandidats forståelse av denne populære teknologien og deres evne til å jobbe med distribuerte systemer effektivt.
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 - Pig Test to be based on.
Gris latin
Lasting og lagring av data i gris
Filtrering og transformerende data hos gris
Sammenføyning og gruppering av data hos gris
Bruke innebygde funksjoner hos gris
Jobber med grisen udfs
Feilsøking og feilsøking hos gris
Ytelsesoptimalisering hos gris
Gris og Hadoop -integrasjon
Hadoop distribuert filsystem (HDFS)
Hadoop MapReduce Framework
Hadoop Yarn Resource Management
Hadoop økosystemkomponenter (Hive, HBase, etc.)
Inngangsformater i Hadoop
Utgangsformater i Hadoop
Mapper- og reduksjonsklasser
Hadoop Cluster Setup and Configuration
Hadoop jobbinnlevering og overvåking
Data -serialisering i Hadoop
Hadoop Batch -prosessering
Hadoop streaming
MapReduce partisjonering og sortering
Kombinere og partisjonere i MapReduce
MapReduce input og utgangsformater
MapReduce tellere
MapReduce jobbkjeding
Distribuert cache i MapReduce
Jobbplanlegging og oppgaveplanlegging i Hadoop
Hadoop sikkerhet og autentisering
Gris og mapreduce integrasjon

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

What roles can I use the Pig Online Test for?

Big Data Developer
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

Erfaring med å jobbe med grisens latinske sammenføyninger og aggregasjoner
Forståelse av Hadoop Distribuert filsystem (HDFS)
Kjennskap til grisens latinske transformasjoner og filtre
Kompetanse i å skrive MapReduce -programmer i Java
Kunnskap om Hadoop Cluster Setup and Configuration
Evne til å feilsøke og løse feilutførelsesfeil
Erfaring med å jobbe med grisens latinske kontrollstrukturer
Forståelse av databelastning og lagring i gris
Kunnskap om grisens latinske datatransformasjoner
Evne til å utføre datavalidering og rensing i gris

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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

Se hele casestudien

Pig 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.