Dlaczego powinieneś korzystać z tego testu online Hadoop?

Test online Hadoop pomaga rekruterom i menedżerom ds. Rekrutacji identyfikujących wykwalifikowanych programistów i administratorów Hadoop z puli CV. Zmniejsza koszty administracyjne przeprowadzania wywiadów z zbyt wieloma kandydatami i oszczędza drogi czas inżynierii, odfiltrowując kandydatów bez uprzedniego praktycznego doświadczenia Hadoop. Hadoop online ekrany testowe kandydaci na typowe umiejętności, których rekruterzy szukają w Big Data, programistów: Zrozumienie wyzwań związanych z danymi ofertowymi i sposób, w jaki Hadoop rozwiązuje problemy z dużymi zbiorami danych Instalowanie i konfigurowanie klastra Hadoop w usługach chmurowych, takich jak Amazon Web Services (AWS) Tłumaczenie złożonych problemów z analizą na wieloetapowe zadania MapReduce Integracja HBase z MapReduce do zadań przetwarzania danych Zrozumienie architektury Hadoop (wtórny/kontrolny punkt/węzły zapasowe, konfiguracja HA i przędza) Zrozumienie innych technologii opartych na Hadoop (Hive, Pig i Spark) Praca z formatami plików, takimi jak sekwencyjna, avro itp. Wykonywanie operacji CRUD z HBase Analiza danych relacyjnych (Hive i MySQL) i danych nierelacyjnych (HBASE, Cassandra i MongoDB) Zrozumienie, w jaki sposób zarządzane są klastry Hadoop (przędza Zookeeper, Zeppelin itp.) Publikowanie danych dla klastrów Hadoop (Kafka, Sqoop i Flume)

Test online Hadoop

About the test:

The Hadoop Online Test uses scenario-based MCQ questions to evaluate candidates' ability to install Hadoop clusters on the cloud, run optimized MapReduce jobs on Hadoop clusters and write efficient Pig instructions and Hive queries to perform data analysis on complex datasets. The test screens for core Hadoop framework knowledge that hiring managers look for in Hadoop developers and administrators.

Covered skills:

Installing and configuring Hadoop clusters
Writing efficient Hive and Pig queries
Handling streaming data
Troubleshooting and monitoring

Core Hadoop architecture (HDFS; YARN; MapReduce)
Publishing data to clusters
Working with different file formats

See all covered skills

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

9 reasons why

Adaface Test online Hadoop is the most accurate way to shortlist Hadoop Admins

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Test online Hadoop pomaga rekruterom i menedżerom ds. Rekrutacji identyfikujących wykwalifikowanych programistów i administratorów Hadoop z puli CV. Zmniejsza koszty administracyjne przeprowadzania wywiadów z zbyt wieloma kandydatami i oszczędza drogi czas inżynierii, odfiltrowując kandydatów bez uprzedniego praktycznego doświadczenia Hadoop.

Hadoop online ekrany testowe kandydaci na typowe umiejętności, których rekruterzy szukają w Big Data, programistów:

Zrozumienie wyzwań związanych z danymi ofertowymi i sposób, w jaki Hadoop rozwiązuje problemy z dużymi zbiorami danych
Instalowanie i konfigurowanie klastra Hadoop w usługach chmurowych, takich jak Amazon Web Services (AWS)
Tłumaczenie złożonych problemów z analizą na wieloetapowe zadania MapReduce
Integracja HBase z MapReduce do zadań przetwarzania danych
Zrozumienie architektury Hadoop (wtórny/kontrolny punkt/węzły zapasowe, konfiguracja HA i przędza)
Zrozumienie innych technologii opartych na Hadoop (Hive, Pig i Spark)
Praca z formatami plików, takimi jak sekwencyjna, avro itp.
Wykonywanie operacji CRUD z HBase
Analiza danych relacyjnych (Hive i MySQL) i danych nierelacyjnych (HBASE, Cassandra i MongoDB)
Zrozumienie, w jaki sposób zarządzane są klastry Hadoop (przędza Zookeeper, Zeppelin itp.)
Publikowanie danych dla klastrów Hadoop (Kafka, Sqoop i Flume)

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.

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.

To tylko niewielka próbka z naszej biblioteki ponad 10 000 pytań. Rzeczywiste pytania dotyczące tego Hadoop Online Test będzie nieobowiązany.

🧐 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

Dzięki Adaface byliśmy w stanie zoptymalizować nasz początkowy proces badania przesiewowego o 75%, uwalniając cenny czas zarówno dla menedżerów ds. Zatrudnienia, jak i naszego zespołu pozyskiwania talentów!

Brandon Lee, Głowa ludzi, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Hadoop Online 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.

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Hadoop Online 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

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

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

W jaki sposób test jest dostosowywany dla starszych programistów/ administratorów Hadoop?

W przypadku administratorów pośredniej/ starszych Hadoop dostosowujemy pytania, aby zawierać zaawansowane tematy i zwiększamy poziom trudności pytań. Test programisty starszego Hadoop obejmuje dodawanie pytań na takie tematy

Łączenie zadań MapReduce razem w celu analizy złożonych zestawów danych
szczegółowe zrozumienie różnicowych faz mapeduce
Strojenie i optymalizacja spowolniania pracy MapReduce, instrukcji świń
Zrozumienie, w jaki sposób dołączenia działają za kulisami i pisanie zoptymalizowanego oświadczenia łączenia
Spożywanie danych przesyłania strumieniowego za pomocą strumieniowego strumieniowego, flink i burzy Spark
Uruchamianie, wycofanie z eksploatacji i automatyczne
Przyjmowanie tworzenia kopii zapasowych klastrów i umożliwienie harmonogramów zdolności
Zrozumienie bezpieczeństwa i uwierzytelniania Hadoop
złożone tematy, takie jak formaty plików, niestandardowe pisma i formaty wejściowe/wyjściowe

What roles can I use the Hadoop Online Test for?

Hadoop Admin
Hadoop Engineer
Hadoop Tester
Hadoop Application Developer
Big Data Developer - Hadoop
Senior Big Data Engineer - Hadoop
Senior Hadoop Administrator

What topics are covered in the Test online Hadoop?

Hadoop Architektura i MapReduce

Klastry jednorodne i wieloparteczne

Instalowanie klastrów Hadoop

Monitorowanie klastrów Hadoop

HDFS/ Hadoop Balancer

Framework przędzy

Zarządzanie zasobami i planowanie

Federacja HDFS i wysoka dostępność

Uruchomienie i zarządzanie MapReduce Jobs

Instrukcje świni

Pytania Hive

Iskra

Harmonogram pojemności

Obsługa danych przesyłania strumieniowego za pomocą interfejsu API przesyłania strumieniowego

Analiza danych relacyjnych i nierelacyjnych

Publikowanie danych dla klastrów

Tworzenie kopii zapasowych, odzyskiwania i konserwacji

Hadoop bezpieczeństwo i uwierzytelnianie

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Menedżerowie ds. Zatrudnienia uważali, że poprzez pytania techniczne, które zadali podczas wywiadów panelowych, byli w stanie powiedzieć, którzy kandydaci mieli lepsze wyniki, i różnili się od tych, którzy również nie zdobyli bramki. Oni są Bardzo zadowolony z jakością kandydatów na liście przesiewowej Adaface.

85%

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Zobacz pełne studium przypadku

FAQ

Czy mogę ocenić Hadoop i Spark w tym samym teście?

Tak. Możesz ocenić wiele umiejętności w tym samym teście. Jeśli opis stanowiska Hadoop wymaga od kandydatów do doświadczenia z Hadoop i Apache Spark, podajemy pytania dotyczące obu umiejętności. Możesz sprawdzić nasz standardowy Spark Online Test, aby zrozumieć, jakie pytania zostaną wykorzystane do oceny wiedzy Spark.

Czy mogę ocenić inne technologie Big Data, takie jak Hive, Pig, SQL w tym samym teście?

Tak. Role dużych zbiorów danych w różnych firmach wymagają od kandydatów na doświadczenie w różnych technologiach. Wspieramy dostosowywanie ocen do pracy dla twojego opisu stanowiska. Obejmuje to pytania dotyczące oceny wielu umiejętności w tym samym teście. Popularne role Hadoop wymagają, aby kandydaci mają doświadczenie w powiązanych technologiach, takich jak Hive, Pig, SQL, Spark. Jeśli potrzebujesz, podajemy pytania na te tematy w tym samym teście, abyś mógł zidentyfikować odpowiednich kandydatów dla swojej firmy. Możesz sprawdzić nasz standardowy test [SQL Online Test/Spark-Online test), aby zobaczyć, jak oceniane są te umiejętności.

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Tak, absolutnie. Oceny niestandardowe są konfigurowane na podstawie opisu stanowiska i będą zawierać pytania dotyczące wszystkich określonych umiejętności, które określasz.

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Mamy następujące funkcje anty-cheatingowe:

Pytania o niezgodne z nich
Proctoring IP
Proctoring Web
Proctoring kamery internetowej
Wykrywanie plagiatu
Bezpieczna przeglądarka

Przeczytaj więcej o funkcjach Proctoring.

Jak interpretować wyniki testów?

Najważniejsze, o czym należy pamiętać, jest to, że ocena jest narzędziem eliminacyjnym, a nie narzędziem wyboru. Ocena umiejętności jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci wyeliminować kandydatów, którzy nie są technicznie zakwalifikowani do roli, nie jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci znaleźć najlepszego kandydata do tej roli. Dlatego idealnym sposobem na wykorzystanie oceny jest podjęcie decyzji o wyniku progowym (zwykle 55%, pomagamy Ci porównać) i zaprosić wszystkich kandydatów, którzy wyniki powyżej progu na następne rundy wywiadu.

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Każda ocena Adaface jest dostosowana do opisu stanowiska/ idealnego kandydującego osobowości (nasi eksperci przedmiotu będą podejmować właściwe pytania dotyczące oceny z naszej biblioteki ponad 10000 pytań). Ocenę tę można dostosować do dowolnego poziomu doświadczenia.

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Tak, znacznie ułatwia porównanie kandydatów. Opcje pytań MCQ i kolejność pytań są losowe. Mamy funkcje anty-cheating/proctoring. W naszym planie korporacyjnym mamy również możliwość tworzenia wielu wersji tej samej oceny z pytaniami o podobnych poziomach trudności.