Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Apache Spark Online-testen evaluerer kandidatens evne til å transformere strukturerte data med RDD API og SparkSQL (datasett og dataframmer), konvertere store datatil utfordringer til iterative/ flertrinns Spark-skript, optimalisere eksisterende Spark-jobber ved hjelp ved hjelp av grafx.

Covered skills:

  • Fundamentals of Spark Core
  • Spark Resilient Distribuerte datasett (RDD)
  • Dataframes og datasett
  • Kjører gnist på en klynge
  • Tuning og feilsøking av gnistjobber i en klynge
  • Migrere data fra datakilder/ databaser
  • Utvikle og drive Spark Jobs (Java; Scala; Python)
  • Databehandling med Spark SQL
  • Spark streaming for å behandle sanntidsdata
  • Implementering av iterative og flertrinns algoritmer
  • Graf/ nettverksanalyse med GraphX ​​-bibliotek

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Spark Developers



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Spark 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:

  • Forstå grunnleggende og arkitekturen til Spark Core
  • Utvikle og løpe gnistjobber ved hjelp av Java, Scala og Python
  • Arbeide med spenstige distribuerte datasett (RDD) i Spark
  • Utføre databehandling med Spark SQL
  • Manipulering av data ved hjelp av dataframmer og datasett i Spark
  • Implementering av Spark Streaming for å behandle sanntidsdata
  • Distribusjon og løpende gnist på en klynge
  • Bruke iterative og flertrinns algoritmer i Spark
  • Tuning og feilsøking av gnistjobber i en klynge
  • Gjennomføre graf- og nettverksanalyse ved hjelp av GraphX ​​-biblioteket
  • Administrere datamigrering fra forskjellige kilder og databaser
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
Try practice test
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 Gnisttest vil være ikke-googlable.

🧐 Question

Easy

Character count
Try practice test
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, which requires an input file name and output directory as input parameters. Which of the following is the correct command to submit a job in Spark with the given constraints?
 image

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Try practice test
Review the following Spark job description:

1. Monitor file system director for new files. 
2. For new files created in the “/rambo” dictionary, perform word count.

Which of the following snippets would achieve this?
 image

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Try practice test
Consider the following Spark DataFrame:
 image
Which of the given code fragments produce the following result:
 image
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Character count

2 mins

Spark
Try practice test

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Spark
Try practice test

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame

4 mins

Spark
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Spark
Easy2 mins
Try practice test
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Spark
Medium3 mins
Try practice test
Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Spark
Medium4 mins
Try practice test
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

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Gnisttest 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 Gnisttest 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
Try practice test
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 Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment Spark Online Test?

The Gnisttest 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:

  • Fundamentals of Spark Core
  • Utvikle og løpe gnistjobber i Java, Scala og Python
  • Forstå Spark Resilient Distribuerte datasett (RDD)
  • Databehandling med Spark SQL
  • Arbeide med DataFrames og datasett i Spark
  • Bruke gniststrømming for sanntids databehandling
  • Kjører gnist på en klynge
  • Implementering av iterative og flertrinns algoritmer i Spark
  • Tuning og feilsøking av gnistjobber i en klynge
  • Utføre graf/nettverksanalyse med GraphX ​​-bibliotek i Spark

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 Spark Online Test?

  • Fundamentals of Spark Core

    Forstå gnistkjerne innebærer kunnskap om de grunnleggende byggesteinene og utførelsesmodellen til Apache Spark, som RDD -er, transformasjoner og handlinger. Denne ferdigheten er nødvendig for å utvikle effektive og skalerbare gnistapplikasjoner.

  • Utvikling og drift av gnistjobber (Java; Scala; Python)

    Å utvikle og drive gnistjobber krever ferdigheter i programmeringsspråk som Java , Scala, eller Python. Denne ferdigheten er avgjørende for å skrive Spark -applikasjoner ved hjelp av Spark API -er, utføre databehandlingsoppgaver og utnytte kraften i Sparks distribuerte databehandlingsmuligheter.

  • Spark Rilient Distribuerte datasett (RDD)

    Spark RDDS er grunnleggende datastrukturer i Spark som gir mulighet for distribuert databehandling og feiltoleranse. Å forstå RDD -er er avgjørende for effektiv datamanipulering, transformasjon og parallell databehandling i Spark.

  • Databehandling med Spark SQL

    Spark SQL er en modul i Spark som gir et programmeringsgrensesnitt for spørring Strukturerte og semistrukturerte data ved bruk av SQL-lignende syntaks. Denne ferdigheten er viktig for å analysere og behandle strukturerte data ved hjelp av SQL-operasjoner og utnytte optimaliseringene levert av Spark SQLs spørringsmotor.

  • Dataframes og datasett

    Dataframes og datasett er på høyere nivåer som er bygget På toppen av RDD -er i Spark. De gir en mer uttrykksfull og effektiv måte å jobbe med strukturerte og ustrukturerte data. Å forstå dataframmer og datasett er avgjørende for å utføre datamanipulasjoner, transformasjoner og aggregasjoner effektivt i Spark.

  • Spark streaming for å behandle sanntidsdata

    Spark streaming er en skalerbar og feiltolerant Streambehandlingsbibliotek i Spark som gir mulighet for databehandling i sanntid. Denne ferdigheten er viktig for å håndtere kontinuerlige datastrømmer og utføre sanntidsanalyse, slik at applikasjoner kan reagere på dataendringer i nær sanntid.

  • Kjøre gnist på en klynge

    Kjøring på løping Spark på en klynge innebærer å konfigurere og distribuere Spark -applikasjoner på tvers av en distribuert klyngeinfrastruktur. Denne ferdigheten er nødvendig for å dra nytte av Sparks distribuerte databehandlingsmuligheter og sikre optimal ytelse og skalerbarhet.

  • Implementering Designe og optimalisere algoritmer som krever flere iterasjoner eller trinn for å oppnå ønsket utgang. Denne ferdigheten er viktig for oppgaver som maskinlæring og grafbehandling som ofte involverer komplekse iterative og flertrinnsberegninger. </p> <h4> Tuning og feilsøking av gnistjobber i en klynge

    Tuning og feilsøking av Spark-jobber I en klynge krever kompetanse i å identifisere og løse ytelsesproblemer, optimalisere ressursutnyttelse og sikre feiltoleranse. Denne ferdigheten er avgjørende for å maksimere effektiviteten og påliteligheten til gnistapplikasjoner som kjører på en distribuert klynge.

  • Graph/Network Analyse med GraphX ​​-biblioteket

    Graphx er et grafberegningsbibliotek i Spark som gir En API for grafbehandling og analyse. Å forstå grafx er viktig for oppgaver som sosiale nettverksanalyse, anbefalingssystemer og svindeldeteksjon som innebærer å analysere relasjoner og mønstre i grafdata.

  • Migrerende data fra datakilder/databaser

    Migreringsdata Fra datakilder eller databaser til Spark innebærer å forstå forskjellige datainntaksteknikker, for eksempel batchbehandling, streaming og datakontakter. Denne ferdigheten er nødvendig for å effektivt overføre og behandle data fra eksterne kilder i Spark for videre analyse og beregning.

  • 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 Gnisttest to be based on.

    Spark Rdd
    Spark DataFrame
    Spark Dataset
    Spark SQL
    Gnist streaming
    Spark GraphX
    Spark Cluster
    Sparkgraf og nettverksanalyse
    Gnist iterative algoritmer
    Spark flertrinns algoritmer
    Spark Jobbing
    Feilsøking av gnistjobb
    Spark Data Migration
    Spark Core Fundamentals
    Java Spark Development
    Scala Spark Development
    Python Spark Development
    Databehandling i Spark
    Sanntids databehandling i Spark
    Gnist arkitektur
    Håndtering av unntak og feil i Spark
    Spark -datamanipulering
    Spark Data Aggregation
    Gnist datafiltrering
    Spark Data Transformation
    Spark Data Visualisering
    Spark -data blir med
    Spark Data Partitioning
    Spark Data Caching
    Spark Data Serialization
    Spark Datakomprimering
    Spark Datakilder
    Gnistdatabelastning
    Spark Data Lagring
    Spark Data Exploration
    Spark Data forbehandling
    Spark Data Analytics
    Spark Data Mining
    Spark datakvalitet
    Spark Data Integrasjon
    Spark Data Streaming
    Spark Data Pipelines
    Spark datalagring
    Spark Data Security
    Spark Data Access Control
    Spark Data Backup
    Gjenoppretting av data
    Spark Data -replikering
    Spark Datakomprimering
    Spark Data -kryptering
    Spark Data Schema
    Spark Data Serialization
    Gnistdataindeksering
    Spark Data Visualisering
    Spark Data Benchmarking
    Spark Machine Learning
    Gnist dyp læring
    Spark nevrale nettverk
    Sparkgrafalgoritmer
    Spark sosialt nettverksanalyse
    Spark samfunnsdeteksjon
    Gnist klynging
    Gnistklassifisering
    Gnist regresjon
    Spark anomali deteksjon
    Spark anbefalingssystemer
    Sparksentimentanalyse
    Spark naturlig språkbehandling
    Spark geospatial analyse
    Spark tidsserieanalyse
    Spark samarbeidsfiltrering
    Reduksjon av gnistdimensjonalitet
    Sparkmodellevaluering
    Spark Feature Engineering
    Spark -funksjonsvalg
    Spark Hyperparameter Tuning
    Spark Model -distribusjon
    Gnistmodellovervåking
    Spark Model Tolkbarhet
Try practice test

What roles can I use the Spark Online Test for?

  • Spark Developer
  • Programvareutvikler - Spark
  • Big Data Engineer
  • Senior Spark Developer
  • Scala Big Data Developer
  • Senior Big Data Engineer
  • Gnistingeniør

How is the Spark 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

  • Migrere data fra forskjellige datakilder/databaser
  • Arbeider med Spark Mllib for maskinlæringsoppgaver
  • Optimalisering av gnistytelse ved hjelp av hurtigbufring og utholdenhet
  • Bruke Spark for Natural Language Processing (NLP) oppgaver
  • Implementering av Spark for sanntidsanalyse
  • Forstå og administrere Spark Executors and Workers
  • Bruke Spark for storskala databehandling
  • Implementering av Spark for sanntids datavisualisering
  • Integrering av gnist med andre big data -teknologier som Hadoop og Cassandra
  • Implementere Spark på skyplattformer for skalerbarhet og fleksibilitet
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

Spark Hiring Test Vanlige spørsmål

Hvordan tilpasses testen basert på programmeringsspråk?

Spark støtter forskjellige programmeringsspråk som Java, Scala, Python og R. Vi tilpasser Spark-tester i henhold til programmeringsspråk på følgende måter:

  • Kodebitene i scenariobaserte Spark MCQ-spørsmål vil være av programmeringsspråket du velger
  • MCQ-spørsmål designet for å evaluere det bestemte programmeringsspråket vil bli lagt til vurderingen
  • Kodespørsmål som skal programmeres på valgt programmeringsspråk vil bli lagt til vurderingen

Du kan sjekke standard Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test), og Python tester for å få en følelse av spørsmålskvalitet.

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 Gnisttest?
Ready to use the Adaface Gnisttest?
ada
Ada
● Online
✖️