Test online MapReduce

Q: What topics are covered in the Test online MapReduce?

MapReduce Przetwarzanie dużych zbiorów danych Obliczenia rozproszone Analiza danych Hadoop Przetwarzanie danych Równoległe obliczenia Agregacja danych Transformacja danych Optymalizacja wydajności

About the test:

Test online MapReduce wykorzystuje MCQ oparty na scenariuszach do oceny kandydatów na temat ich wiedzy na temat ram MapReduce, w tym ich biegłości w pracy z Hadoop, HDFS i przędzą. Test ocenia również znajomość kandydata z PIG i HIVE do analizy danych oraz ich zdolność do pracy z technologiami Big Data. Test ma na celu ocenę zdolności kandydata do projektowania i opracowywania aplikacji za pomocą MapReduce Framework i powiązanych technologii.

Covered skills:

MapReduce
Obliczenia rozproszone
Hadoop
Równoległe obliczenia
Transformacja danych

Przetwarzanie dużych zbiorów danych
Analiza danych
Przetwarzanie danych
Agregacja danych
Optymalizacja wydajności

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

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

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test online MapReduce 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:

Możliwość pisania wydajnych programów MapReduce
Zrozumienie zasad przetwarzania dużych zbiorów danych
Znajomość rozproszonych koncepcji obliczeniowych
Biegłość w technikach analizy danych
Doświadczenie z Hadoop Framework
Możliwość przetwarzania dużych ilości danych
Zrozumienie zasad obliczeniowych równoległych
Umiejętności w agregacji i podsumowania danych
Biegłość w transformacji i manipulacji danych
Znajomość technik optymalizacji wydajności

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

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

🧐 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

Dzięki Adaface udało nam się zoptymalizować nasz proces wstępnej selekcji o ponad 75%, oszczędzając cenny czas zarówno menedżerom ds. rekrutacji, jak i naszemu zespołowi ds. pozyskiwania talentów!

Brandon Lee, Głowa Ludu, 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 Test MapReduce 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 Test MapReduce 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

Zobacz przykładową kartę wyników

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

Zobacz przykładową kartę wyników

About the Test online MapReduce

Why you should use Test online MapReduce?

The Test MapReduce 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:

Możliwość wdrożenia algorytmów MapReduce do przetwarzania dużych zbiorów danych
Biegłość w ekosystemie Hadoop i jego komponentach
Zrozumienie rozproszonych zasad obliczeniowych
Zdolność do analizy danych za pomocą technik MapReduce
Znajomość architektury Hadoopa i jej rola w przetwarzaniu dużych zbiorów danych
Wiedza specjalistyczna w zakresie przetwarzania danych za pomocą mapReduce Frameworks
Biegły w równolegle do wydajnego przetwarzania danych
Możliwość agregowania i przekształcania danych za pomocą MapReduce
Doświadczenie w optymalizacji wydajności dla 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 Test online MapReduce?

MapReduce
MapReduce to model programowania i struktura oprogramowania używana do przetwarzania i generowania dużych zestawów danych w rozproszonym środowisku obliczeniowym. Umożliwia równoległe wykonywanie zadań przetwarzania danych w klastrze komputerów, dzięki czemu nadaje się do przetwarzania dużych zbiorów danych. Ocena umiejętności MAPREDUCE w tym teście pomoże rekruterom ocenić zdolność kandydatów do wydajnego wykorzystania tej ważnej techniki w przetwarzaniu dużych zbiorów danych.
Przetwarzanie dużych zbiorów danych
Przetwarzanie dużych zbiorów danych obejmuje zarządzanie i analizę wszystkich Duże tomy złożonych danych z różnych źródeł. Wymaga to technik i narzędzi, takich jak MapReduce, do skutecznego przetwarzania i wydobywania znaczących spostrzeżeń z danych. Ocena umiejętności kandydatów w przetwarzaniu dużych zbiorów danych pomoże rekruterom zidentyfikować osoby, które mogą poradzić sobie z wyzwaniami związanymi z pracą z masowymi zestawami danych.
rozproszone obliczenia
Rozproszone obliczenia odnoszą się do użycia wielu komputerów Aby rozwiązać problem lub wykonać zadanie. Pozwala na równoległe przetwarzanie i może znacznie poprawić ogólną wydajność i skalowalność. Mierzenie umiejętności kandydatów w zakresie obliczeń rozproszonych jest niezbędne, ponieważ wskazuje na ich zdolność do projektowania i wdrażania skalowalnych i wydajnych rozwiązań w rozproszonym środowisku.
Analiza danych
Analiza danych obejmuje eksplorację, transformację oraz modelowanie danych w celu wyodrębnienia cennych spostrzeżeń i wspierania podejmowania decyzji. Ocena umiejętności kandydatów w analizie danych umożliwia rekruterom identyfikację osób, które mogą skutecznie analizować i interpretować złożone zestawy danych, zapewniając cenne spostrzeżenia w zakresie napędzania wyników biznesowych.
Hadoop
Hadoop jest otwartym źródło, które zapewnia rozproszony system plików i obsługuje przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą modelu programowania MapReduce. Ocena umiejętności kandydatów jest kluczowe, ponieważ pokazuje ich biegłość w wykorzystaniu tego potężnego narzędzia do zarządzania i przetwarzania dużych zestawów danych.
Przetwarzanie danych
Przetwarzanie danych odnosi się do manipulacji i transformacji danych Aby wyodrębnić przydatne informacje lub przygotować je do dalszej analizy. Ocena umiejętności kandydatów w zakresie przetwarzania danych zapewnia, że mogą skutecznie zarządzać dużymi zestawami danych i wyczyścić, zwiększając swoją zdolność do skutecznej pracy z dużymi danych.
Obliczenie równoległe
Obliczenia równoległe obejmuje podzielenie problemu do mniejszych zadań, które można wykonywać jednocześnie na wielu procesorach lub komputerach. Umożliwia szybsze przetwarzanie złożonych obliczeń i jest szczególnie przydatne w przetwarzaniu dużych zbiorów danych. Pomiar umiejętności kandydatów w równoległych obliczeniach pomaga zidentyfikować osoby zdolne do projektowania i wdrażania równoległych algorytmów do wydajnego przetwarzania danych.
Agregacja danych
Agregacja danych to proces gromadzenia i podsumowania danych z wielu źródła w jedną, łatwą do zarządzania formę. Odgrywa kluczową rolę w przetwarzaniu dużych zbiorów danych, ponieważ pozwala na wydajne przechowywanie i wyszukiwanie odpowiednich informacji. Ocena umiejętności kandydatów w agregacji danych zapewnia, że mogą skutecznie gromadzić i konsolizować dane z różnych źródeł, obsługując bardziej zaawansowane zadania analizy danych.
Transformacja danych
Transformacja danych obejmuje konwersję danych z jednego Format lub struktura innej, często w celu przygotowania go do analizy lub integracji z innymi systemami. Jest to niezbędny krok w rurociągu przetwarzania danych i wymaga znajomości różnych technik i narzędzi. Pomiar umiejętności kandydatów w transformacji danych pomaga rekruterom zidentyfikować osoby, które mogą skutecznie manipulować i przekształcić dane, aby spełnić określone wymagania.
Optymalizacja wydajności
Optymalizacja wydajności obejmuje zwiększenie wydajności, szybkości i skalowalności oprogramowania i systemów. Ocena umiejętności kandydatów w optymalizacji wydajności jest ważna, ponieważ wskazuje na ich zdolność do identyfikacji i rozwiązywania wąskich gardeł, poprawy wydajności obliczeniowej i optymalizacji wykorzystania zasobów. Ta umiejętność jest szczególnie istotna w kontekście przetwarzania dużych zbiorów danych, gdzie wydajność wpływa na przetwarzanie masywnych zestawów danych.
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 Test MapReduce to be based on.
Podstawy MapReduce
Funkcja mapera
Funkcja reduktora
Funkcja kombineru
Formaty wejściowe i wyjściowe
SORTARDY SORT
Podział i tasowanie
Liczniki w MapReduce
MapReduce Optymalizacja pracy
Dołącz do operacji w MapReduce
Serializacja danych w MapReduce
Architektura Hadoop
HDFS (Hadoop rozproszony system plików)
Przędza (kolejny negocjator zasobów)
Hadoop MapReduce Framework
Streaming Hadoop
Hadoop MapReduce wykonanie zadań
Przetwarzanie danych w Hadoop
Miejscowość danych w Hadoop
Rozproszone przechowywanie i przetwarzanie w Hadoop
Techniki analizy danych
Analiza danych rozpoznawczych
Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie
Analiza statystyczna w MapReduce
Praca z dużymi zestawami danych
Techniki transformacji danych
Agregacja danych i podsumowanie danych
Optymalizacja wydajności w MapReduce
Tolerancja błędów w obliczeniach rozproszonych
Zasady obliczeniowe równoległe
Rozproszone ramy obliczeniowe
Obliczanie klastrów
Rozproszone zarządzanie zasobami
Skalowalność w obliczeniach rozproszonych
Równoległość danych
Równoległość zadania
Nadzór konkurencji
Integracja i konsolidacja danych
Projektowanie magazynu danych
Ocena jakości danych
ETL (ekstrakt, transformacja, obciążenie)
Wizualizacja danych
Magazyn danych
Podnoszenie wydajności
Streaming danych
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Masowo równoległe przetwarzanie
Obliczanie w chmurze i duże zbiory danych
Zarządzanie danymi
Bezpieczeństwo danych w systemach rozproszonych
Integralność danych i spójność
Prywatność i zgodność z danymi
Kopia zapasowa danych i odzyskiwanie po awarii
Replikacja danych

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the Test online MapReduce for?

Big Data Developer
Deweloper Hadopp
Inżynier danych

How is the Test online MapReduce 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

Doświadczenie w przetwarzaniu danych za pomocą MapReduce
Znajomość z równoległym obliczeniami
Agregacja danych i umiejętności transformacji
Wiedza na temat optymalizacji wydajności
Zrozumienie przetwarzania dużych zbiorów danych
Dogłębna wiedza na temat rozproszonych zasad obliczeniowych
Zdolność do agregowania i przekształcania złożonych danych

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Menedżerowie ds. rekrutacji mieli poczucie, że dzięki technicznym pytaniom, które zadawali podczas rozmów panelowych, byli w stanie stwierdzić, którzy kandydaci uzyskali lepsze wyniki, i odróżnić się od tych, którzy również nie uzyskali takich punktów. Oni są bardzo zadowolony z jakością kandydatów wybranych do selekcji Adaface.

85%

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Zobacz pełne studium przypadku

Test online MapReduce Często zadawane pytania

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.

Jestem kandydatem. Czy mogę spróbować testu ćwiczeniowego?

Nie. Niestety, w tej chwili nie wspieramy testów ćwiczeń. Możesz jednak użyć naszych przykładowych pytań do ćwiczeń.

Jaki jest koszt korzystania z tego testu?

Możesz sprawdzić nasze Plany cenowe.

Czy mogę dostać bezpłatny proces?

Tak, możesz zarejestrować się za darmo i podgląd tego testu.

Właśnie przeniosłem się do płatnego planu. Jak mogę poprosić o ocenę niestandardową?

Oto szybki przewodnik dotyczący jak poprosić o ocenę niestandardową na Adaface.

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Related Tests

Test online Hadoop

~ 40 min

15 Hadoop MCQs

Test MongoDB

Ready-to-use

25 min

15 MongoDB MCQs

Data Engineer Test

Ready-to-use

55 min

4 SQL MCQs
3 Data Modeling MCQs
3 ETL MCQs
3 Data Warehouse MCQs
1 Kodowanie Question

Test Hive

~ 35 min

12 Ul MCQs

Big Data - Test SQOOP

~ 40 min

15 Sqoop MCQs

Join 1200+ companies in 75+ countries.

Wypróbuj dziś najbardziej przyjazne narzędzie do oceny umiejętności.

Zacznij za darmo

Ready to use the Adaface Test MapReduce?

Porozmawiaj z nami

Start 14-day free trial

Test online MapReduce

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

Tests for on-the-job skills

No trick questions

Non-googleable questions

1200+ customers in 75 countries

Designed for elimination, not selection

1 click candidate invites

Detailed scorecards & benchmarks

High completion rate

Advanced Proctoring

About the Test online MapReduce

Why you should use Test online MapReduce?

What topics are covered in the Test online MapReduce?

MapReduce

Przetwarzanie dużych zbiorów danych

rozproszone obliczenia

Analiza danych

Hadoop

Przetwarzanie danych

Obliczenie równoległe

Agregacja danych

Transformacja danych

Optymalizacja wydajności

Full list of covered topics

What roles can I use the Test online MapReduce for?

How is the Test online MapReduce customized for senior candidates?

Test online MapReduce Często zadawane pytania

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Jak interpretować wyniki testów?

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Jestem kandydatem. Czy mogę spróbować testu ćwiczeniowego?

Jaki jest koszt korzystania z tego testu?

Czy mogę dostać bezpłatny proces?

Właśnie przeniosłem się do płatnego planu. Jak mogę poprosić o ocenę niestandardową?

Related Tests

Test online Hadoop

Test MongoDB

Data Engineer Test

Test Hive

Big Data - Test SQOOP

40%