Почему вы должны использовать этот онлайн -тест Hadoop?

Онлайн -тест Hadoop помогает рекрутерам и менеджерам по найму идентифицировать квалифицированных разработчиков Hadoop и администраторов из пула резюме. Это уменьшает административные накладные расходы на собеседование слишком много кандидатов и экономит дорогостоящее инженерное время, фильтруя кандидатов без предварительного практического опыта Hadoop. Онлайн -тестовые экраны Hadoop для типичных навыков, которые рекрутеры ищут в разработчиках больших данных Hadoop: Понимание проблем с данными предложений и того, как Hadoop решает проблемы с большими данными Установка и настройка кластера Hadoop на облачных сервисах, таких как Amazon Web Services (AWS) Перевод сложных задач анализа в многоэтапные задания MapReduce Интеграция Hbase с MapReduce для задач обработки данных Понимание архитектуры Hadoop (вторичные/контрольные точки/узлы резервного копирования, конфигурация HA и пряжа) Понимание других технологий на основе Hadoop (Hive, Pig и Spark) Работа с форматами файлов, такими как SequenceFile, Avro и т. Д. Выполнение операций CRUD из HBASE Анализ реляционных данных (Hive и MySQL) и нереляционных данных (HBASE, Cassandra и MongoDB) Понимание того, как управляются кластеры Hadoop (yarn Zookeeper, Zeppelin и т. Д.) публикация данных в кластеры Hadoop (Kafka, SQOOP и Flume)

Hadoop Online Test

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

See all covered skills

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

9 reasons why

Adaface Hadoop Online Test is the most accurate way to shortlist Hadoop Admins

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Онлайн -тест Hadoop помогает рекрутерам и менеджерам по найму идентифицировать квалифицированных разработчиков Hadoop и администраторов из пула резюме. Это уменьшает административные накладные расходы на собеседование слишком много кандидатов и экономит дорогостоящее инженерное время, фильтруя кандидатов без предварительного практического опыта Hadoop.

Онлайн -тестовые экраны Hadoop для типичных навыков, которые рекрутеры ищут в разработчиках больших данных Hadoop:

Понимание проблем с данными предложений и того, как Hadoop решает проблемы с большими данными
Установка и настройка кластера Hadoop на облачных сервисах, таких как Amazon Web Services (AWS)
Перевод сложных задач анализа в многоэтапные задания MapReduce
Интеграция Hbase с MapReduce для задач обработки данных
Понимание архитектуры Hadoop (вторичные/контрольные точки/узлы резервного копирования, конфигурация HA и пряжа)
Понимание других технологий на основе Hadoop (Hive, Pig и Spark)
Работа с форматами файлов, такими как SequenceFile, Avro и т. Д.
Выполнение операций CRUD из HBASE
Анализ реляционных данных (Hive и MySQL) и нереляционных данных (HBASE, Cassandra и MongoDB)
Понимание того, как управляются кластеры Hadoop (yarn Zookeeper, Zeppelin и т. Д.)
публикация данных в кластеры Hadoop (Kafka, SQOOP и 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.

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Hadoop Online Test будет не подлежащим гугливым.

🧐 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

С помощью Adaface мы смогли оптимизировать наш первоначальный процесс проверки на 75%, освобождая драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по приобретению талантов!

Brandon Lee, Глава людей, 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

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Как тест настроен для старших разработчиков/ администраторов Hadoop?

Для промежуточных/ старших администраторов Hadoop мы настраиваем вопросы, чтобы включить расширенные темы и повышать уровень сложности вопросов. Старший тест разработчика Hadoop включает в себя добавление вопросов по таким темам, как

Цепные задания MapReduce вместе для анализа сложных наборов данных
Понимание различий в фазах MapReduce в деталях
Настройка и оптимизация замедления заданий на MAPREDUCE, инструкции свиньи и улья
Понимание того, как соединяется, работают за кулисами и написание оптимизированного заявления об объединении
потребление потоковых данных с использованием потоковой передачи Spark, Flink и Storm
Машины по вводу в эксплуатацию, вывод из эксплуатации и повторной передачи
Запретить резервное копирование кластеров и планирующие планировщики емкости
Понимание безопасности и аутентификации Hadoop
Сложные темы, такие как форматы файлов, пользовательские записи и форматы ввода/вывода

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 Hadoop Online Test?

Архитектура Hadoop и MapReduce

Одно узлы и многоязкие кластеры

Установка кластеров Hadoop

Мониторинг кластеров Hadoop

HDFS/ Hadoop Balancer

Структура пряжи

Управление ресурсами и планированием

Федерация HDFS и высокая доступность

Запуск и управление заданиями MapReduce

Свинья инструкции

Улей запросы

Искра

Планировщик емкости

Обработка потоковых данных с использованием потокового API

Анализ реляционных и нереляционных данных

Публикация данных в кластеры

Резервное копирование, восстановление и обслуживание

Безопасность и аутентификация Hadoop

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время панельных интервью, они смогли сказать, какие кандидаты имели лучшие оценки, и дифференцировались с теми, кто не забил. Они есть очень доволен С качеством кандидатов в шорт -листе с показом Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я оценить Hadoop и Spark в том же тесте?

Да. Вы можете оценить несколько навыков в одном тесте. Если ваше описание работы Hadoop требует, чтобы кандидаты имели опыт работы с Hadoop и Apache Spark, мы включаем вопросы по обоим навыкам. Вы можете проверить наш стандарт Spark Online Test, чтобы понять, какие вопросы будут использоваться для оценки знаний Spark.

Могу ли я оценить другие технологии больших данных, такие как Hive, Pig, SQL в том же тесте?

Да. Роли больших данных в разных компаниях требуют, чтобы кандидаты имели опыт работы в различных технологиях. Мы поддерживаем настройку оценок для работы для вашей должности. Это включает в себя включение вопросов для оценки множества навыков в одном и том же тесте. Популярные роли Hadoop требуют, чтобы кандидаты имели опыт работы с связанными технологиями, такими как Hive, Pig, SQL, Spark. Если вам нужно, мы включаем вопросы по этим темам в тот же тест, чтобы вы могли определить подходящих кандидатов для вашей компании. Вы можете проверить наш стандарт SQL Online Test и [Spark Online Test](https://www.adaface.com/assessment- Тест/искровый тест), чтобы увидеть, как эти навыки оцениваются.

Могу ли я объединить несколько навыков в одну пользовательскую оценку?

Да, конечно. Пользовательские оценки настроены на основе вашей должности и будут включать вопросы по всем необходимым навыкам, которые вы указываете.

Есть ли у вас какие-либо функции против Chating или Proctoring?

У нас есть следующие функции антихиализации:

Необъемлющие вопросы
IP Proctoring
Веб -прокторинг
Веб -камера Proctoring
Обнаружение плагиата
Безопасный браузер

Узнайте больше о функциях Proctoring.

Как мне интерпретировать результаты тестов?

Основная вещь, которую нужно помнить, это то, что оценка - это инструмент устранения, а не инструмент отбора. Оценка навыков оптимизирована, чтобы помочь вам устранить кандидатов, которые технически не имеют квалификации для этой роли, она не оптимизирована, чтобы помочь вам найти лучшего кандидата на роль. Таким образом, идеальный способ использования оценки - определить пороговый балл (обычно 55%, мы помогаем вам сравнить) и пригласить всех кандидатов, которые забивают выше порога для следующих раундов интервью.

На каком уровне опыта я могу использовать этот тест?

Каждая оценка Adaface настроена на ваш инструкции/ Идеальный кандидат (наши эксперты по предметам выберут правильные вопросы для вашей оценки из нашей библиотеки из 10000+ вопросов). Эта оценка может быть настроена для любого уровня опыта.

Каждый кандидат получает одинаковые вопросы?

Да, вам намного проще сравнить кандидатов. Варианты для вопросов MCQ и порядок вопросов рандомизированы. У нас есть против Chating/Proctoring. В нашем плане предприятия у нас также есть возможность создать несколько версий одной и той же оценки с вопросами аналогичных уровней сложности.