Why you should use Pig Online Test?

The Big Data - Test świniowy 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: Pracująca znajomość świnki Apache i jej ekosystemu Zrozumienie Hadoopa i jego komponentów Biegłość w mapeduce Paradygmat programowania Możliwość pisania scenariuszy łacińskiej świńskiej do przetwarzania danych Znajomość funkcji świń łacińskiej i ich użyciu Doświadczenie w debugowaniu i optymalizacji skryptów świń Znajomość UDFS APACHE PIG (funkcje zdefiniowane przez użytkownika) Zrozumienie rodzajów danych i schematów danych łacińskiej Znajomość wbudowanych funkcji i operatorów świń Możliwość efektywnego analizy i przetwarzania dużych zestawów danych

Pig Online Test

About the test:

Test Pig Online wykorzystuje MCQ oparty na scenariuszach do oceny kandydatów na temat ich wiedzy na temat świnki apachowej, w tym ich zdolności do pisania scenariuszy łacińskich świń, pracy z typami danych i wbudowanymi funkcjami oraz optymalizacji zapytań świń. Test ma na celu ocenę zdolności kandydata do skutecznego pracy z PIG i analizy danych.

Try practice test

Start 14-day free trial

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:

Możliwość zapisywania pytań świniowych Apache do przetwarzania danych
Zrozumienie ram Hadoop i jego komponentów
Znajomość modelu programowania MapReduce
Zrozumienie języka scenariuszy łacińskiego świni
Możliwość optymalizacji i dostrojenia scenariuszy świni do 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 Big Data - Test świniowy 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 Big Data - Test świniowy 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 - Test świniowy 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 Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The Big Data - Test świniowy 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:

Pracująca znajomość świnki Apache i jej ekosystemu
Zrozumienie Hadoopa i jego komponentów
Biegłość w mapeduce Paradygmat programowania
Możliwość pisania scenariuszy łacińskiej świńskiej do przetwarzania danych
Znajomość funkcji świń łacińskiej i ich użyciu
Doświadczenie w debugowaniu i optymalizacji skryptów świń
Znajomość UDFS APACHE PIG (funkcje zdefiniowane przez użytkownika)
Zrozumienie rodzajów danych i schematów danych łacińskiej
Znajomość wbudowanych funkcji i operatorów świń
Możliwość efektywnego analizy i przetwarzania dużych zestawów danych

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?

Pig
Pig to język skryptowy na wysokim poziomie opracowany dla Apache Hadoop, używany do analizy dużych zestawów danych. Zapewnia prosty i ekspresyjny sposób obsługi danych, umożliwiając użytkownikom łatwe pisanie złożonych zadań MapReduce. Pomiar umiejętności świń w tym teście pomaga rekruterom ocenić zdolność kandydata do wydajnego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.
Analiza dużych zbiorów danych
Analiza dużych zbiorów danych odnosi się do procesu badania i interpretacji dużych i Złożone zestawy danych w celu odkrycia ukrytych wzorców, trendów i spostrzeżeń. Pomiar umiejętności analizy dużych zbiorów danych w tym teście umożliwia rekruterom ocenę biegłości kandydata w przetwarzaniu i analizie ogromnych ilości danych, co jest niezbędne w dzisiejszym świecie opartym na danych.
Hadoop
Hadoop Hadoop to struktura typu open source, która umożliwia rozproszone przechowywanie i przetwarzanie dużych zestawów danych w klastrach komputerów. Mierzenie umiejętności Hadoop w tym teście pomaga rekruterom zrozumieć zrozumienie przez kandydata tej popularnej technologii i ich zdolności do skutecznej pracy z systemami rozproszonymi.
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 - Test świniowy to be based on.
Świnia łacińska
Ładowanie i przechowywanie danych w świni
Filtrowanie i transformacja danych w świnie
Połączenie i grupowanie danych w świni
Używanie wbudowanych funkcji w świnie
Praca z Pig UDFS
Debugowanie i rozwiązywanie problemów u świni
Optymalizacja wydajności u świń
Integracja świnia i hadoop
Hadoop rozproszony system plików (HDFS)
Hadoop MapReduce Framework
Hadoop Yarn Management Resource
Hadoop Ecosystem Components (Hive, HBase itp.)
Formaty wejściowe w Hadoop
Formaty wyjściowe w Hadoop
Zajęcia maperów i reduktorów
Konfiguracja i konfiguracja klastra Hadoop
Zgłoszenie i monitorowanie pracy Hadoop
Serializacja danych w Hadoop
Przetwarzanie partii Hadoop
Streaming Hadoop
MapReduce Partycjonowanie i sortowanie
Kombinery i partycjonerowie w MapReduce
Formaty wejściowe i wyjściowe MAPREDUCE
Liczniki MapReduce
MapReduce Job łączy
Rozproszona pamięć podręczna w MapReduce
Planowanie zadań i planowanie zadań w Hadoop
Hadoop bezpieczeństwo i uwierzytelnianie
Integracja świni i mapedu

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the Pig Online Test for?

Big Data Developer
DEWODATOR BIG DATE - ŚWISKA

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

Doświadczenie w pracy z łacińskim i agregacjami świni
Zrozumienie rozproszonego systemu plików Hadoop (HDFS)
Znajomość z przemianami i filtrami łacińskiej świni
Biegłość w pisaniu programów MapReduce w Javie
Znajomość konfiguracji i konfiguracji klastra Hadoop
Możliwość rozwiązywania problemów i rozwiązywania błędów wykonania świń
Doświadczenie w pracy z strukturami kontrolnymi łacińskimi świń
Zrozumienie ładowania i przechowywania danych w świni
Znajomość transformacji danych łacińskiej świni
Możliwość wykonywania sprawdzania poprawności i oczyszczania danych u świni

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

Pig Hiring Test 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.