Search test library by skills or roles
⌘ K

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

Try practice test
9 reasons why
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

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
Try practice test
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
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:
 image
What is the output of the following Pig command?

Q = GROUP P BY p2;
DUMP Q;
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Count number of occurrences
Mappers
Reducers

3 mins

Hadoop
Try practice test

Medium

Hive ngrams

2 mins

Hadoop
Try practice test

Easy

P Q relations
Pig

2 mins

Hadoop
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Count number of occurrences
Mappers
Reducers
Hadoop
Easy3 mins
Try practice test
Hive ngrams
Hadoop
Medium2 mins
Try practice test
P Q relations
Pig
Hadoop
Easy2 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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

Try practice test
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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Просмотреть образцы показателей
Try practice test
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 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
Try practice test

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
Singapore government logo

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

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.

Я кандидат. Могу я попробовать практический тест?

Нет. К сожалению, в данный момент мы не поддерживаем практические тесты. Тем не менее, вы можете использовать наши примерные вопросы для практики.

Какова стоимость использования этого теста?

Вы можете проверить наши планы ценообразования.

Могу я получить бесплатную пробную версию?

Да, вы можете зарегистрироваться бесплатно и предварительно просмотрите этот тест.

Я только что перешел к платному плану. Как я могу запросить пользовательскую оценку?

Вот краткое руководство по Как запросить пользовательскую оценку на Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Попробуйте сегодня наиболее кандидатский инструмент оценки навыков.
g2 badges
Ready to use the Adaface MapReduce тест?
Ready to use the Adaface MapReduce тест?
Поболтай с нами
ada
Ada
● Online
✖️