Teste online do MapReduce

Q: What topics are covered in the Teste online do MapReduce?

MapReduce Processamento de big data Computação distribuída Análise de dados Hadoop Processamento de dados Computação paralela Agregação de dados Transformação de dados Otimização de performance

About the test:

O teste on-line do MapReduce usa o MCQS baseado em cenário para avaliar os candidatos em seu conhecimento da estrutura do MapReduce, incluindo sua proficiência em trabalhar com Hadoop, HDFs e fios. O teste também avalia a familiaridade de um candidato com o Pig e o Hive para a análise de dados e sua capacidade de trabalhar com tecnologias de big data. O teste tem como objetivo avaliar a capacidade de um candidato de projetar e desenvolver aplicativos usando a estrutura do MapReduce e as tecnologias relacionadas efetivamente.

Covered skills:

MapReduce
Computação distribuída
Hadoop
Computação paralela
Transformação de dados

Processamento de big data
Análise de dados
Processamento de dados
Agregação de dados
Otimização de performance

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9 reasons why

Adaface Teste online do MapReduce is the most accurate way to shortlist Desenvolvedor de big datas

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Teste online do 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:

Capacidade de escrever programas eficientes MapReduce
Compreensão dos princípios de processamento de big data
Conhecimento de conceitos de computação distribuída
Proficiência em técnicas de análise de dados
Experiência com estrutura Hadoop
Capacidade de processar grandes volumes de dados
Entendimento dos princípios de computação paralela
Habilidades na agregação e resumo de dados
Proficiência na transformação e manipulação de dados
Conhecimento das técnicas de otimização de desempenho

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

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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

Estes são apenas uma pequena amostra da nossa biblioteca de mais de 10.000 perguntas. As perguntas reais sobre isso Teste do MapReduce será não-googleable.

🧐 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

Com o Adaface, conseguimos otimizar nosso processo de seleção inicial em mais de 75%, liberando um tempo precioso tanto para os gerentes de contratação quanto para nossa equipe de aquisição de talentos!

Brandon Lee, Chefe de Pessoas, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Teste do 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 Teste do 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

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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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About the Teste online do MapReduce

Why you should use Teste online do MapReduce?

The Teste do 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:

Capacidade de implementar algoritmos MapReduce para processamento de big data
Proficiência no ecossistema Hadoop e seus componentes
Entendimento dos princípios de computação distribuída
Capacidade de analisar dados usando técnicas MapReduce
Conhecimento da arquitetura do Hadoop e seu papel no processamento de big data
Experiência no processamento de dados usando estruturas MapReduce
Proficiente em computação paralela para processamento de dados eficientes
Capacidade de agregar e transformar dados usando o MapReduce
Experiência em otimização de desempenho para empregos MapReduce

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 Teste online do MapReduce?

hadoop
Hadoop é um aberto Framework de origem que fornece um sistema de arquivos distribuído e suporta o processamento de big data usando o modelo de programação MapReduce. A avaliação das habilidades do Hadoop dos candidatos é crucial, pois demonstra sua proficiência na utilização dessa ferramenta poderosa para gerenciar e processar grandes conjuntos de dados.
processamento de dados
Processamento de dados refere -se à manipulação e transformação dos dados extrair informações úteis ou prepará -las para análises adicionais. A avaliação das habilidades dos candidatos no processamento de dados garante que eles possam gerenciar e limpar efetivamente e limpar grandes conjuntos de dados, aumentando sua capacidade de trabalhar com big data de maneira eficaz. em tarefas menores que podem ser executadas simultaneamente em vários processadores ou computadores. Permite processamento mais rápido de cálculos complexos e é particularmente útil no processamento de big data. Medir as habilidades dos candidatos em computação paralela ajuda a identificar indivíduos capazes de projetar e implementar algoritmos paralelos para processamento de dados eficientes. fontes em uma forma única e facilmente gerenciável. Ele desempenha um papel crucial no processamento de big data, pois permite armazenamento eficiente e recuperação de informações relevantes. A avaliação das habilidades dos candidatos na agregação de dados garante que eles possam coletar e consolidar efetivamente dados de diferentes fontes, apoiando tarefas de análise de dados mais avançadas.
Transformação de dados
A transformação de dados envolve a conversão de dados de um formato ou estrutura para outro, geralmente para prepará -lo para análise ou integração com outros sistemas. É uma etapa essencial no pipeline de processamento de dados e requer conhecimento de várias técnicas e ferramentas. Medir as habilidades dos candidatos na transformação de dados ajuda os recrutadores a identificar indivíduos que podem manipular e remodelar com eficiência os dados para atender aos requisitos específicos. de software e sistemas. Avaliar as habilidades dos candidatos na otimização do desempenho é importante, pois indica sua capacidade de identificar e resolver gargalos, melhorar a eficiência computacional e otimizar a utilização de recursos. Essa habilidade é particularmente relevante no contexto do processamento de big data, onde o desempenho afeta o processamento de conjuntos de dados maciços.
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 Teste do MapReduce to be based on.
MapReduce Basics
Função do mapeador
Função redutora
Função combinadora
Formatos de entrada e saída
Classificação secundária
Partindo e arrastando
Contadores no MapReduce
MapReduce Otimização do trabalho
Junte -se a operações no MapReduce
Serialização de dados no MapReduce
Arquitetura Hadoop
HDFS (sistema de arquivos distribuído Hadoop)
Fios (mais um negociador de recursos)
Hadoop MapReduce Framework
Streaming Hadoop
Hadoop MapReduce Job Execution
Processamento de dados no Hadoop
Localidade de dados no Hadoop
Armazenamento e processamento distribuídos no Hadoop
Técnicas de análise de dados
Análise exploratória de dados
Limpeza e pré -processamento de dados
Análise estatística no MapReduce
Trabalhando com grandes conjuntos de dados
Técnicas de transformação de dados
Agregação de dados e resumo
Otimização de desempenho no MapReduce
Tolerância a falhas na computação distribuída
Princípios de computação paralela
Estruturas de computação distribuídas
Computação de cluster
Gerenciamento de recursos distribuídos
Escalabilidade em computação distribuída
Paralelismo de dados
Paralelismo da tarefa
Controle de simultaneidade
Integração e consolidação de dados
Data Warehouse Design
Avaliação da qualidade dos dados
ETL (Extrato, Transformar, Carregar)
Visualização de dados
Armazenamento de dados
Ajuste de desempenho
Streaming de dados
Processamento de dados em tempo real
Processamento massivamente paralelo
Computação em nuvem e big data
Gestão de dados
Segurança de dados em sistemas distribuídos
Integridade e consistência de dados
Privacidade e conformidade de dados
Backup de dados e recuperação de desastres
Replicação de dados

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What roles can I use the Teste online do MapReduce for?

Desenvolvedor de big data
Desenvolvedor HADOPP
Engenheiro de dados

How is the Teste online do 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

Experiência no processamento de dados usando o MapReduce
Familiaridade com a computação paralela
Habilidades de agregação e transformação de dados
Conhecimento de otimização de desempenho
Entendimento do processamento de big data
Conhecimento profundo dos princípios de computação distribuídos
Capacidade de agregar e transformar dados complexos

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Os gerentes de contratação sentiram que, por meio das perguntas técnicas feitas durante as entrevistas do painel, foram capazes de dizer quais candidatos tiveram melhores pontuações e diferenciaram aqueles que não tiveram pontuações tão boas. Eles são altamente satisfeito com a qualidade dos candidatos selecionados na triagem Adaface.

85%

Redução no tempo de triagem

Veja o estudo de caso completo

Teste online do MapReduce Perguntas frequentes

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.