Spark Online Test

The Spark Test 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:

• Основы Spark Core
• Разработка и бег на основе работы в Java, Scala и Python
• Понимание искру устойчивых распределенных наборов данных (RDD)
• Обработка данных с Spark SQL
• Работа с DataFrames и наборами данных в Spark
• Использование потоковой передачи Spark для обработки данных в реальном времени
• Запуск искры на кластере
• Реализация итерационных и многоэтапных алгоритмов в Spark
• Настройка и устранение неполадок за искоренные задания в кластере
• Выполнение анализа графика/сети с помощью Graphx Library в 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.

• Основы Spark Core

  Понимание Spark Core включает в себя знание основных строительных блоков и модели выполнения Apache Spark, таких как RDD, преобразования и действия. Этот навык необходим для разработки эффективных и масштабируемых приложений Spark. , Scala или Python. Этот навык имеет решающее значение для написания приложений Spark с использованием API Spark API, выполнять задачи обработки данных и использовать мощность распределенных вычислительных возможностей Spark. являются фундаментальными структурами данных в Spark, которые позволяют распределить обработку данных и устойчивость к разломам. Понимание RDD имеет важное значение для эффективных манипуляций с данными, преобразования и параллельных вычислений в искру. Структурированные и полуструктурированные данные с использованием SQL-подобного синтаксиса. Этот навык важен для анализа и обработки структурированных данных с использованием операций SQL и использования оптимизации, предоставленных Spark SQL Engine. На вершине RDD в Spark. Они обеспечивают более выразительный и эффективный способ работы со структурированными и неструктурированными данными. Понимание данных и наборов данных имеет решающее значение для эффективного выполнения манипуляций с данными, преобразований и агрегаций в Spark. библиотека обработки потоков в Spark, которая позволяет обрабатывать данные в реальном времени. Этот навык важен для обработки непрерывных потоков данных и выполнения аналитики в реальном времени, что позволяет приложениям реагировать на изменения данных вблизи в режиме реального времени. Spark на кластере включает настройку и развертывание приложений Spark в распределенной кластерной инфраструктуре. Этот навык необходим, чтобы воспользоваться преимуществами распределенных вычислительных возможностей Spark и обеспечения оптимальной производительности и масштабируемости. Проектирование и оптимизация алгоритмов, которые требуют множества итераций или этапов для достижения желаемого вывода. Этот навык важен для таких задач, как машинное обучение и обработка графика, которые часто включают сложные итерационные и многоэтапные вычисления. В кластере требуется опыт в выявлении и решении проблем производительности, оптимизации использования ресурсов и обеспечении устойчивости к неисправности. Этот навык имеет решающее значение для максимизации эффективности и надежности приложений Spark, работающих на распределенном кластере. API для обработки и анализа графика. Понимание Graphx важно для таких задач, как анализ социальной сети, системы рекомендаций и обнаружение мошенничества, которые включают анализ взаимосвязи и моделей в данных графиков. От источников данных или баз данных до искоренения включает в себя понимание различных методов приема данных, таких как пакетная обработка, потоковая передача и разъемы данных. Этот навык необходим для эффективной передачи и обработки данных из внешних источников в Spark для дальнейшего анализа и вычислений.

• 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 Spark Test to be based on.

  Spark Rdd

  Spark DataFrame

  Набор данных Spark

  Spark Sql

  Потоковая поток Spark

  Spark Graphx

  Spark Cluster

  Spark Graph и сетевой анализ

  Искровые итерационные алгоритмы

  Spark многоступенчатые алгоритмы

  Spark Job Tuning

  Искажая работу по устранению неполадок

  Spark Data Migration

  Искра основных основ

  Java Spark Development

  Scala Spark Development

  Python Spark Development

  Обработка данных в Spark

  Обработка данных в реальном времени в Spark

  Искра архитектура

  Обработка исключений и ошибок в Spark

  Манипулирование данными Spark

  Spark Data Aggregation

  Фильтрация данных Spark

  Преобразование данных Spark Data

  Визуализация данных Spark

  Spark Data соединяется

  Spark Data Разделение

  Заклинание кэширование данных

  Spark Data Serialization

  Spark Data Compression

  Spark Data Data

  Загрузка данных Spark Data

  Spark Data Saving

  Искажение данных

  Предварительная обработка данных Spark Data

  Spark Data Analytics

  Spark Data Maning

  Spark Data Calize

  Spark Data Integration

  Spark Data Streaming

  Spark Data Tipelines

  Spark Data Storage

  Spark Data Security

  Контроль доступа к данным Spark

  Spark Data Backup

  Spark Data Recovery

  Spark Data Replication

  Spark Data Compression

  Spark Data Encryption

  Spark Data Schema

  Spark Data Serialization

  Индексация данных Spark

  Визуализация данных Spark

  Spark Data Cenchmarking

  Spark Machine Learning

  Spark Deep Learning

  Spark Нейронные сети

  Алгоритмы Spark Graph

  Spark Spark Social Network Analysis

  Обнаружение сообщества Spark

  Искра кластеризации

  Классификация Spark

  Искра регрессии

  Обнаружение аномалии искры

  Системы рекомендаций Spark

  Анализ Spark Sentiment

  Зажарить обработку естественного языка

  Геопространственный анализ искры

  Анализ временных рядов Spark

  Spark Collaborative фильтрация

  Сокращение размерности искры

  Оценка модели Spark

  Spark Feature Engineering

  Выбор функций Spark

  Spark Hyperparameter Tuning

  Spark Model развертывание

  Spark Model мониторинг

  Spark Model Specloutability

• Разработчик Spark
• Разработчик программного обеспечения - Spark
• Инженер с большими данными
• Старший разработчик Spark
• Разработчик больших данных Scala
• Старший инженер крупных данных
• Инженер Spark

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

• Мигрирование данных из различных источников данных/баз данных
• Работа с Spark Mllib для задач машинного обучения
• Оптимизация производительности искры, используя кэширование и устойчивость
• Использование задач обработки естественного языка (NLP)
• Реализация Spark для аналитики в реальном времени
• Понимание и управление исполнителями и работниками Spark
• Использование SPARK для крупномасштабной обработки данных
• Реализация Spark для визуализации данных в реальном времени
• Интеграция искры с другими технологиями больших данных, такими как Hadoop и Cassandra
• Внедрение Spark на облачных платформах для масштабируемости и гибкости