Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Онлайн-тест Apache Spark оценивает способность кандидата трансформировать структурированные данные с помощью RDD API и sparksql (наборы данных и данных данных), преобразовать проблемы с большими данными в итерационные/ многоэтапные сценарии Spark, оптимизируя существующие задания Spark, используя разделение и анализ графических Использование Graphx.

Covered skills:

  • Основы Spark Core
  • Spark Resilient распределенные наборы данных (RDD)
  • DataFrames и наборы данных
  • Запуск искры на кластере
  • Настройка и устранение неполадок за искоренные задания в кластере
  • Мигрирование данных из источников данных/ баз данных
  • Разработка и бег на основе Spark Works (Java; Scala; Python)
  • Обработка данных с Spark SQL
  • Spark Streaming для обработки данных в реальном времени
  • Реализация итеративных и многоэтапных алгоритмов
  • График/ сетевой анализ с библиотекой Graphx

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Разработчик 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:

  • Понимание основ и архитектуры Spark Core
  • Разработка и управление заданиями Spark с использованием Java, Scala и Python
  • Работа с устойчивыми распределенными наборами данных (RDD) в Spark
  • Выполнение обработки данных с помощью Spark SQL
  • Манипулирование данными с использованием данных и наборов данных в Spark
  • Реализация потоковой передачи Spark для обработки данных в режиме реального времени
  • Развертывание и запуск Spark на кластере
  • Применение итерационных и многоэтапных алгоритмов в Spark
  • Настройка и устранение неполадок за искоренные задания в кластере
  • Проводя графический анализ и сетевой анализ с использованием библиотеки Graphx
  • Управление миграцией данных из различных источников и баз данных
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 Spark Test будет не подлежащим гугливым.

🧐 Question


Character count
Try practice test
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is, 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?


File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Try practice test
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?


Spark Scala API
Try practice test
Consider the following Spark DataFrame:
Which of the given code fragments produce the following result:
🧐 Question🔧 Skill


Character count

2 mins

Try practice test


File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Try practice test


Spark Scala API

4 mins

Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Easy2 mins
Try practice test
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Medium3 mins
Try practice test
Spark Scala API
Medium4 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Spark 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.

Science behind Adaface tests
Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Spark 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.

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 Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment 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.

What topics are covered in the Spark Online Test?

  • 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
Try practice test

What roles can I use the Spark Online Test for?

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

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

  • 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
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.

Сокращение времени проверки

Spark Hiring Test Часто задаваемые вопросы

Как тест кастомизируется на основе языков программирования?

Spark поддерживает различные языки программирования, такие как Java, Scala, Python и R. Мы настраиваем тесты Spark в соответствии с языком программирования следующими способами:

  • Фрагменты кода в вопросах Spark MCQ на основе сценариев будут относиться к выбранному вами языку программирования.
  • К оценке будут добавлены вопросы MCQ, предназначенные для оценки конкретного языка программирования.
  • К экзамену будут добавлены вопросы по программированию на выбранном языке программирования.

Вы можете проверить наш стандарт Java, [Scala]( онлайн-тест) и тесты Python, чтобы получить представление о качестве вопросов.

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 Spark Test?
Ready to use the Adaface Spark Test?
Поболтай с нами
● Online