Why you should use MapReduce Online Test?

The MapReduce тест 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: Возможность реализации алгоритмов MapReduce для обработки больших данных Условность в экосистеме Hadoop и ее компонентах Понимание распределенных вычислительных принципов Возможность анализа данных с использованием методов MapReduce Знание архитектуры Hadoop и ее роль в обработке больших данных Экспертиза в обработке данных с использованием структур MapReduce Опытные параллельные вычисления для эффективной обработки данных Возможность агрегировать и преобразовать данные с использованием MapReduce Опыт оптимизации производительности для рабочих мест MapReduce

MapReduce Online Test

Q: What topics are covered in the MapReduce Online Test?

Уменьшение карты Обработка больших данных Распределенных вычислений Анализ данных Hadoop Обработка данных Параллельные вычисления Агрегация данных Преобразование данных Оптимизация производительности

About the test:

Онлайн-тест MapReduce использует MCQ на основе сценариев для оценки кандидатов в их знаниях о структуре MapReduce, включая их мастерство в работе с Hadoop, HDFS и пряжей. Тест также оценивает знакомство кандидата с Pig и Hive для анализа данных и их способности работать с технологиями больших данных. Тест направлен на оценку способности кандидата в разработке и разработке приложений с использованием структуры MapReduce и связанных с ними технологий.

Covered skills:

Уменьшение карты
Распределенных вычислений
Hadoop
Параллельные вычисления
Преобразование данных

Обработка больших данных
Анализ данных
Обработка данных
Агрегация данных
Оптимизация производительности

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

9 reasons why

Adaface MapReduce Test is the most accurate way to shortlist Разработчик больших данныхs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The MapReduce 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:

Возможность писать эффективные программы MapReduce
Понимание принципов обработки больших данных
Знание распределенных вычислительных концепций
Условность в методах анализа данных
Опыт работы с Hadoop Framework
Возможность обрабатывать большие объемы данных
Понимание принципов параллельных вычислений
Навыки агрегации и суммирования данных
Условность в преобразовании и манипуляции данных
Знание методов оптимизации производительности

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

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу MapReduce тест 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 первоначальный процесс отбора более чем на 75 %, высвободив драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по привлечению талантов!

Brandon Lee, Глава отдела кадров, Love, Bonito

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment MapReduce тест 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 MapReduce тест 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

Просмотреть образцы показателей

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Просмотреть образцы показателей

About the MapReduce Assessment Test

Why you should use Pre-employment MapReduce Online Test?

The MapReduce тест 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:

Возможность реализации алгоритмов MapReduce для обработки больших данных
Условность в экосистеме Hadoop и ее компонентах
Понимание распределенных вычислительных принципов
Возможность анализа данных с использованием методов MapReduce
Знание архитектуры Hadoop и ее роль в обработке больших данных
Экспертиза в обработке данных с использованием структур MapReduce
Опытные параллельные вычисления для эффективной обработки данных
Возможность агрегировать и преобразовать данные с использованием MapReduce
Опыт оптимизации производительности для рабочих мест 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 MapReduce Online Test?

mapReduce
MapReduce - это модель программирования и программная структура, используемая для обработки и генерации больших наборов данных в распределенной вычислительной среде. Это позволяет параллельно выполнять задачи обработки данных в кластере компьютеров, что делает его подходящим для обработки больших данных. Оценка навыков MapReduce в этом тесте поможет рекрутерам оценить способность кандидатов эффективно использовать этот важный метод при обработке больших данных.
Обработка больших данных
Обработка больших данных включает в себя управление и анализ Большие объемы сложных данных из различных источников. Это требует методов и инструментов, таких как MapReduce, для эффективного обработки и извлечения значимой информации из данных. Оценка навыков кандидатов в обработке больших данных поможет рекрутерам идентифицировать людей, которые могут решать проблемы, связанные с работой с массовыми наборами данных. решить проблему или выполнить задачу. Это обеспечивает параллельную обработку и может значительно улучшить общую производительность и масштабируемость. Измерение навыков кандидатов в распределенных вычислениях имеет важное значение, поскольку это указывает на их способность проектировать и реализовать масштабируемые и эффективные решения в распределенной среде. , и моделирование данных для извлечения ценной информации и поддержки принятия решений. Оценка навыков кандидатов в анализе данных позволяет рекрутерам идентифицировать людей, которые могут эффективно анализировать и интерпретировать сложные наборы данных, предоставляя ценную информацию для результатов бизнеса. Source Framework, которая предоставляет распределенную файловую систему и поддерживает обработку больших данных, используя модель программирования MapReduce. Оценка навыков кандидатов имеет решающее значение, поскольку они демонстрируют их мастерство в использовании этого мощного инструмента для управления и обработки больших наборов данных. Чтобы извлечь полезную информацию или подготовить ее для дальнейшего анализа. Оценка навыков кандидатов в обработке данных гарантирует, что они могут эффективно управлять и чистить большие наборы данных, повышая их способность эффективно работать с большими данными. в более мелкие задачи, которые можно выполнять одновременно на нескольких процессорах или компьютерах. Это обеспечивает более быструю обработку сложных вычислений и особенно полезно при обработке больших данных. Измерение навыков кандидатов в параллельных вычислениях помогает идентифицировать людей, способных разработать и реализовать параллельные алгоритмы для эффективной обработки данных. Источники в единую, легко управляемую форму. Он играет решающую роль в обработке больших данных, поскольку позволяет эффективно хранить и извлекать соответствующую информацию. Оценка навыков кандидатов в агрегации данных гарантирует, что они могут эффективно собирать и консолидировать данные из разных источников, поддерживая более продвинутые задачи анализа данных. формат или структура другому, часто для подготовки его к анализу или интеграции с другими системами. Это важный шаг в трубопроводе обработки данных и требует знаний о различных методах и инструментах. Измерение навыков кандидатов в трансформации данных помогает рекрутерам идентифицировать людей, которые могут эффективно манипулировать и изменять данные для удовлетворения конкретных требований. программного обеспечения и систем. Оценка навыков кандидатов в оптимизации производительности важна, поскольку она указывает на их способность выявлять и разрешать узкие места, повысить эффективность вычислительной техники и оптимизировать использование ресурсов. Этот навык особенно актуален в контексте обработки больших данных, где производительность влияет на обработку массовых наборов данных.
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 MapReduce тест to be based on.
MapReduce Основы
Функция Mapper
Функция редуктора
Комбинация функции
Форматы ввода и вывода
Вторичный вид
Разделение и перетасовка
Счетчики в MapReduce
MAPREDUCE Оптимизация работы
Присоединяйтесь к операциям в MapReduce
Сериализация данных в MapReduce
Архитектура Hadoop
HDFS (дистрибьютированная файловая система Hadoop)
Пряжа (еще один переговорщик по ресурсам)
Hadoop MapReduce Framework
Потоковая передача Hadoop
Hadoop MapReduce выполнение работы
Обработка данных в Hadoop
Данные данных в Hadoop
Распределенное хранение и обработка в Hadoop
Методы анализа данных
Исследовательский анализ данных
Очистка и предварительная обработка данных
Статистический анализ в MapReduce
Работа с большими наборами данных
Методы преобразования данных
Агрегация и суммирование данных
Оптимизация производительности в MapReduce
Устойчивость к разлому в распределенных вычислениях
Принципы параллельных вычислений
Распределенные вычислительные рамки
Кластерные вычисления
Распределенное управление ресурсами
Масштабируемость в распределенных вычислениях
Параллелизм данных
Задача параллелизм
Контроль параллелизма
Интеграция данных и консолидация
Дизайн хранилища данных
Оценка качества данных
ETL (экстракт, преобразование, нагрузка)
Визуализация данных
Хранилище данных
Настройка производительности
Потоковая передача данных
Обработка данных в реальном времени
Массовая параллельная обработка
Облачные вычисления и большие данные
Управление данными
Безопасность данных в распределенных системах
Целостность и согласованность данных
Конфиденциальность и соблюдение данных
Резервное копирование данных и аварийное восстановление
Репликация данных

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

What roles can I use the MapReduce Online Test for?

Разработчик больших данных
Разработчик HADOPP
Инженер данных

How is the MapReduce 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

Опыт обработки данных с использованием MapReduce
Знакомство с параллельными вычислениями
Навыки агрегации и трансформации данных
Знание оптимизации производительности
Понимание обработки больших данных
Глубокие знания о распределенных вычислительных принципах
Возможность агрегировать и преобразовать сложные данные

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время групповых собеседований, они могли определить, какие кандидаты имеют более высокие баллы, и отличиться от тех, кто не набрал таких же баллов. Они есть очень доволен с качеством кандидатов, включенных в шорт-лист отбора Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

MapReduce Hiring Test Часто задаваемые вопросы

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.