Search test library by skills or roles
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About the test:

O teste on-line do Apache Spark avalia a capacidade do candidato de transformar dados estruturados com API RDD e SparkSQL (conjuntos de dados e quadros de dados), converter desafios de grandes dados em scripts de faísca iterativos/ multi-estágios, otimizam os trabalhos de faísca existentes usando estruturas gráficas de partição/ cache e analisam gráficos usando grafx.

Covered skills:

  • Fundamentos do núcleo de faísca
  • Spark DataSets distribuídos resilientes (RDD)
  • DataFrames e conjuntos de dados
  • Executando a faísca em um cluster
  • Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster
  • Migrando dados de fontes/ bancos de dados de dados
  • Desenvolvendo e executando Jobs Spark (Java; Scala; Python)
  • Processamento de dados com Spark SQL
  • Spark Streaming para processar dados em tempo real
  • Implementando algoritmos iterativos e multi-estágios
  • Análise de gráfico/ rede com biblioteca GraphX

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Desenvolvedor de Sparks



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Spark 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:

  • Compreendendo os fundamentos e a arquitetura do Spark Core
  • Desenvolvendo e executando Jobs Spark usando Java, Scala e Python
  • Trabalhando com conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDD) no Spark
  • Executando o processamento de dados com Spark SQL
  • Manipulando dados usando dados de dados e conjuntos de dados em Spark
  • Implementando o streaming de faísca para processar dados em tempo real
  • Implantando e executando a faísca em um cluster
  • Aplicando algoritmos iterativos e de vários estágios
  • Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster
  • Condução de análises de gráfico e rede usando a biblioteca GraphX
  • Gerenciando a migração de dados de várias fontes e bancos de dados
Reason #2

No trick questions

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
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 de faísca será não-googleable.

🧐 Question

Easy

Character count
Solve
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, which requires an input file name and output directory as input parameters. Which of the following is the correct command to submit a job in Spark with the given constraints?
 image

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Solve
Review the following Spark job description:

1. Monitor file system director for new files. 
2. For new files created in the “/rambo” dictionary, perform word count.

Which of the following snippets would achieve this?
 image

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Solve
Consider the following Spark DataFrame:
 image
Which of the given code fragments produce the following result:
 image
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Character count

2 mins

Spark
Solve

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Spark
Solve

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame

4 mins

Spark
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Spark
Easy2 mins
Solve
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Spark
Medium3 mins
Solve
Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Spark
Medium4 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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 Teste de faísca 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 de faísca 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.

invite candidates
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment Spark Online Test?

The Teste de faísca 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:

  • Fundamentos do núcleo de faísca
  • Desenvolvendo e executando Jobs Spark em Java, Scala e Python
  • Compreendendo os conjuntos de dados distribuídos resilientes da Spark (RDD)
  • Processamento de dados com Spark SQL
  • Trabalhando com dados de dados e conjuntos de dados em Spark
  • Utilizando o streaming de faísca para processamento de dados em tempo real
  • Executando a faísca em um cluster
  • Implementando algoritmos iterativos e de vários estágios em Spark
  • Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster
  • Executando análise de gráfico/rede com biblioteca GraphX ​​em Spark

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 Spark Online Test?

  • 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 de faísca to be based on.

    Spark Rdd
    Spark DataFrame
    Spark DataSet
    Spark SQL
    Spark Streaming
    Spark GraphX
    Cluster de faísca
    Gráfico de faísca e análise de rede
    Spark algoritmos iterativos
    Spark algoritmos de vários estágios
    Spark Job Ajusting
    Spartar problemas de solução de problemas
    Spark Migration
    Fundamentos do Spark Core
    Java Spark Development
    Scala Spark Development
    Python Spark Development
    Processamento de dados em Spark
    Processamento de dados em tempo real em Spark
    Spark Architecture
    Lidar com exceções e erros em faísca
    Spark Data Manipulation
    Agregação de dados Spark
    Filtragem de dados de faísca
    Spark Data Transformation
    Visualização de dados de faísca
    Spark Data se junta
    Spark Data Partioning
    Cache de dados de faísca
    Spark Data Serialization
    Spark Data Compression
    Fontes de dados de faísca
    Spark Carregamento de dados
    Spark Data Saving
    Spark Data Exploration
    Spark Pré -processamento de dados
    Spark Data Analytics
    Spark Data Mining
    Desencadear qualidade de dados
    Spark Data Integration
    Spark Data Streaming
    Spark Data Pipelines
    Spark Storage Data
    Spark Data Security
    Spark Data Access Control
    Spark Data Backup
    Spark Data Recovery
    Spark Data Replicação
    Spark Data Compression
    Spark Data Criptografia
    Spark Data Schema
    Spark Data Serialization
    Indexação de dados Spark
    Visualização de dados de faísca
    Spark Data Benchmarking
    Spark Machine Learning
    Spark Deep Learning
    Spark redes neurais
    Algoritmos de gráfico de faísca
    Spark Social Network Analysis
    Spark Detecção da Comunidade
    Agrupamento de faísca
    Classificação de faísca
    Regressão de faísca
    Detecção de anomalia de faísca
    Sistemas de recomendação de faísca
    Análise de sentimentos de faísca
    Desencadear processamento de linguagem natural
    Spark Análise geoespacial
    Análise de séries temporais Spark
    Filtragem colaborativa de faísca
    Redução da dimensionalidade da faísca
    Avaliação do modelo de faísca
    Spark Feature Engineering
    Spark Seleção de recursos
    Spark HyperParameter Ajuste
    Spark Model Implement
    Monitoramento do modelo de faísca
    Interpretabilidade do modelo de faísca

What roles can I use the Spark Online Test for?

  • Desenvolvedor de Spark
  • Desenvolvedor de software - Spark
  • Engenheiro de big data
  • Desenvolvedor sênior de faísca
  • Scala Big Data Developer
  • Engenheiro de big data sênior
  • Spark Engineer

How is the Spark 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

  • Migrando dados de várias fontes de dados/bancos de dados
  • Trabalhando com Spark Mllib para tarefas de aprendizado de máquina
  • Otimizando o desempenho do Spark usando cache e persistência
  • Usando tarefas Spark for Natural Language Processing (PNL)
  • Implementando Spark para análise em tempo real
  • Entendendo e gerenciando executores e trabalhadores de faíscas
  • Utilizando Spark para processamento de dados em larga escala
  • Implementando Spark para visualização de dados em tempo real
  • Integração do Spark com outras tecnologias de big data, como Hadoop e Cassandra
  • Implementando Spark em plataformas em nuvem para escalabilidade e flexibilidade
Singapore government logo

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

Spark Hiring Test Perguntas frequentes

Como o teste é personalizado com base em linguagens de programação?

A Spark suporta diferentes linguagens de programação como Java, Scala, Python e R. Personalizamos os testes de faísca de acordo com a linguagem de programação das seguintes maneiras:

  • Os trechos de código em Spark MCQ baseados em cenários serão da linguagem de programação que você escolher
  • As perguntas do MCQ projetadas para avaliar a linguagem de programação específica serão adicionadas à avaliação
  • Perguntas de codificação a serem programadas na linguagem de programação escolhida será adicionada à avaliação

Você pode verificar nosso padrão java, [scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test) e python para obter uma sensação de qualidade de perguntas.

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.

Eu sou um candidato. Posso tentar um teste de prática?

Não. Infelizmente, não apoiamos os testes práticos no momento. No entanto, você pode usar nossas perguntas de amostra para prática.

Qual é o custo de usar este teste?

Você pode conferir nossos planos de preços.

Posso obter uma avaliação gratuita?

Sim, você pode se inscrever gratuitamente e visualizar este teste.

Acabei de me mudar para um plano pago. Como posso solicitar uma avaliação personalizada?

Aqui está um guia rápido sobre Como solicitar uma avaliação personalizada no Adaface.

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