Por que você deve usar este teste online Hadoop?

O teste on -line do Hadoop ajuda os recrutadores e os gerentes de contratação a identificar desenvolvedores e administradores qualificados de um grupo de currículos. Reduz a sobrecarga administrativa de entrevistar muitos candidatos e economiza tempo de engenharia caro, filtrando candidatos sem experiência prática anterior do Hadoop. Os candidatos a telas de teste on -line do Hadoop para as habilidades típicas que os recrutadores procuram nos desenvolvedores do Big Data Hadoop: Compreensão dos desafios de dados de lances e como o Hadoop resolve problemas de big data Instalando e configurando um cluster Hadoop em serviços em nuvem como a Amazon Web Services (AWS) Traduzir problemas de análise complexos em empregos MapReduce de vários estágios Integração do HBase ao MapReduce para tarefas de processamento de dados Compreensão da Arquitetura Hadoop (nós secundários/ponto de verificação/backup, configuração de HA e fios) Compreendendo outras tecnologias baseadas em Hadoop (Hive, Pig e Spark) Trabalhando com formatos de arquivo como sequencefile, avro etc Realizando operações CRUD da HBASE Analisando dados relacionais (Hive e MySQL) e dados não relacionais (Hbase, Cassandra e MongoDB) Compreensão de como os clusters Hadoop são gerenciados (Yarn Zookeeper, Zeppelin etc) Publicação de dados para clusters Hadoop (Kafka, Sqoop e Flume)

Teste 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

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9 reasons why

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

Reason #1

Tests for on-the-job skills

O teste on -line do Hadoop ajuda os recrutadores e os gerentes de contratação a identificar desenvolvedores e administradores qualificados de um grupo de currículos. Reduz a sobrecarga administrativa de entrevistar muitos candidatos e economiza tempo de engenharia caro, filtrando candidatos sem experiência prática anterior do Hadoop.

Os candidatos a telas de teste on -line do Hadoop para as habilidades típicas que os recrutadores procuram nos desenvolvedores do Big Data Hadoop:

Compreensão dos desafios de dados de lances e como o Hadoop resolve problemas de big data
Instalando e configurando um cluster Hadoop em serviços em nuvem como a Amazon Web Services (AWS)
Traduzir problemas de análise complexos em empregos MapReduce de vários estágios
Integração do HBase ao MapReduce para tarefas de processamento de dados
Compreensão da Arquitetura Hadoop (nós secundários/ponto de verificação/backup, configuração de HA e fios)
Compreendendo outras tecnologias baseadas em Hadoop (Hive, Pig e Spark)
Trabalhando com formatos de arquivo como sequencefile, avro etc
Realizando operações CRUD da HBASE
Analisando dados relacionais (Hive e MySQL) e dados não relacionais (Hbase, Cassandra e MongoDB)
Compreensão de como os clusters Hadoop são gerenciados (Yarn Zookeeper, Zeppelin etc)
Publicação de dados para clusters Hadoop (Kafka, Sqoop e 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.

Estes são apenas uma pequena amostra da nossa biblioteca de mais de 10.000 perguntas. As perguntas reais sobre isso Hadoop Online Test será não-googleable.

🧐 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

Com o Adaface, fomos capazes de otimizar nosso processo de triagem inicial em mais de 75%, liberando tempo precioso para os gerentes de contratação e nossa equipe de aquisição de talentos!

Brandon Lee, Chefe das pessoas, 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

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Como o teste é personalizado para desenvolvedores/ administradores seniores do Hadoop?

Para administradores intermediários/ sênior do Hadoop, personalizamos as perguntas para incluir tópicos avançados e aumentar o nível de dificuldade das perguntas. O teste sênior do desenvolvedor do Hadoop inclui a adição de perguntas sobre tópicos como

encadear o MapReduce Jobs para analisar conjuntos de dados complexos
Compreensão das fases de diferença do MapReduce em detalhes
Ajustando e otimizando a desaceleração da realização de empregos MapReduce, instruções de porco e consultas de colméia
Compreendendo como se junta ao trabalho nos bastidores e na redação da declaração de junção otimizada
consumindo dados de streaming usando o streaming de faísca, flink e tempestade
Máquinas de comissionamento, descomissionamento e recomissão
Tomando backups de cluster e habilitando os agendadores de capacidade
Compreensão da segurança e autenticação do Hadoop
Tópicos complexos, como formatos de arquivo, escritores personalizados e formatos de entrada/saída

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 Teste online Hadoop?

Arquitetura e MapReduce Hadoop

Clusters de nó único e de vários nó

Instalando clusters Hadoop

Monitorando clusters do Hadoop

Balancer HDFS/ Hadoop

Estrutura de fios

Gerenciando recursos e agendamento

Federação HDFS e alta disponibilidade

Correndo e gerenciando empregos MapReduce

Instruções de porco

Consultas de colméia

Fagulha

Agendador de capacidade

Manuseio de dados de streaming usando a API de streaming

Analisando dados relacionais e não relacionais

Publicação de dados para clusters

Backup, recuperação e manutenção

Segurança e autenticação Hadoop

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Os gerentes de contratação sentiram que, através das perguntas técnicas que fizeram durante as entrevistas do painel, foram capazes de dizer quais candidatos tinham pontuações melhores e se diferenciaram com aqueles que não marcaram também. Eles são altamente satisfeito com a qualidade dos candidatos selecionados com a triagem do Adaface.

85%

Redução no tempo de triagem

Veja o estudo de caso completo

Perguntas frequentes

Posso avaliar o Hadoop e o Spark no mesmo teste?

Sim. Você pode avaliar várias habilidades no mesmo teste. Se a descrição do seu trabalho no Hadoop exigir que os candidatos tenham experiência com o Hadoop e o Apache Spark, incluímos perguntas sobre as duas habilidades. Você pode verificar nosso padrão Spark Online Test para entender que tipo de perguntas serão usadas para avaliar o conhecimento do Spark.

Posso avaliar outras tecnologias de big data, como Hive, Pig, SQL no mesmo teste?

Sim. As funções de big data em diferentes empresas exigem que os candidatos tenham experiência em diferentes tecnologias. Apoiamos a personalização das avaliações para trabalhar para a descrição do seu trabalho. Isso inclui a inclusão de perguntas para avaliar várias habilidades no mesmo teste. Os papéis populares do Hadoop exigem que os candidatos tenham experiência com tecnologias relacionadas como Hive, Pig, SQL, Spark. Se você precisar, incluímos perguntas sobre esses tópicos no mesmo teste, para que você possa identificar os candidatos certos para sua empresa. Você pode verificar nosso padrão SQL Online Test e [Spark Online Test](https://www.adaface.com/assessment- teste/teste de faísca-online) para ver como essas habilidades são avaliadas.

Posso combinar várias habilidades em uma avaliação personalizada?

Sim absolutamente. As avaliações personalizadas são configuradas com base na descrição do seu trabalho e incluirão perguntas sobre todas as habilidades obrigatórias que você especificar.

Você tem algum recurso anti-trapaça ou procurador?

Temos os seguintes recursos anti-trapaça:

Perguntas não-goleadas
IP Proctoring
Web Proctoring
Proctoring da webcam
Detecção de plágio
navegador seguro

Leia mais sobre os Recursos de Proctoring.

Como interpreto as pontuações dos testes?

O principal a ter em mente é que uma avaliação é uma ferramenta de eliminação, não uma ferramenta de seleção. Uma avaliação de habilidades é otimizada para ajudá -lo a eliminar os candidatos que não são tecnicamente qualificados para o papel, não é otimizado para ajudá -lo a encontrar o melhor candidato para o papel. Portanto, a maneira ideal de usar uma avaliação é decidir uma pontuação limite (normalmente 55%, ajudamos você a comparar) e convidar todos os candidatos que pontuam acima do limiar para as próximas rodadas da entrevista.

Para que nível de experiência posso usar este teste?

Cada avaliação do Adaface é personalizada para a descrição do seu trabalho/ persona do candidato ideal (nossos especialistas no assunto escolherão as perguntas certas para sua avaliação de nossa biblioteca de mais de 10000 perguntas). Esta avaliação pode ser personalizada para qualquer nível de experiência.

Todo candidato recebe as mesmas perguntas?

Sim, facilita muito a comparação de candidatos. As opções para perguntas do MCQ e a ordem das perguntas são randomizadas. Recursos anti-traking/proctoring no local. Em nosso plano corporativo, também temos a opção de criar várias versões da mesma avaliação com questões de níveis de dificuldade semelhantes.