Why you should use MapReduce Online Test?

The MapReduce 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: Möjlighet att implementera MapReduce -algoritmer för Big Data -bearbetning Kunskaper i Hadoop -ekosystemet och dess komponenter Förståelse av distribuerade datorprinciper Förmåga att analysera data med hjälp av mapReduce -tekniker Kunskap om Hadoops arkitektur och dess roll i Big Data -bearbetning Kompetens inom databehandling med hjälp av MapReduce -ramverk Kunnig i parallell datoranvändning för effektiv databehandling Möjlighet att aggregera och omvandla data med hjälp av MapReduce Erfarenhet av prestationsoptimering för MapReduce -jobb

MapReduce Online Test

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

MapReduce Big Data -bearbetning Distribuerad databehandling Dataanalys Hadop Databehandling Parallell dator Datatalgregering Datatransformation Prestationsoptimering

About the test:

MapReduce Online-testet använder scenariobaserade MCQ: er för att utvärdera kandidater om sin kunskap om MapReduce-ramverk, inklusive deras kunskaper i att arbeta med Hadoop, HDFS och garn. Testet utvärderar också en kandidats kännedom om gris och bikupa för dataanalys och deras förmåga att arbeta med Big Data Technologies. Testet syftar till att utvärdera en kandidats förmåga att designa och utveckla applikationer med hjälp av MapReduce Framework och relaterad teknik effektivt.

Covered skills:

MapReduce
Distribuerad databehandling
Hadop
Parallell dator
Datatransformation

Big Data -bearbetning
Dataanalys
Databehandling
Datatalgregering
Prestationsoptimering

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface MapReduce Test is the most accurate way to shortlist Big Data -utvecklares

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:

Möjlighet att skriva effektiva MapReduce -program
Förståelse av principer för big data -bearbetning
Kunskap om distribuerade datorkoncept
Kunskaper i dataanalysstekniker
Erfarenhet med Hadoop -ramverk
Möjlighet att bearbeta stora volymer data
Förståelse av parallella datorprinciper
Färdigheter i dataaggregering och sammanfattning
Kunskaper i datatransformation och manipulation
Kunskap om prestationsoptimeringstekniker

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Dessa är bara ett litet urval från vårt bibliotek med 10 000+ frågor. De faktiska frågorna om detta MapReduce Test kommer att vara icke-googleable.

🧐 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: 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	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	2 mins Hadoop	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	2 mins Hadoop	Try practice test
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	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
	Hive ngrams	Hadoop	Medium	2 mins	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.
	P Q relations Pig	Hadoop	Easy	2 mins	Try practice test
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

Med Adaface kunde vi optimera vår initiala screeningprocess med uppemot 75 %, vilket frigjorde dyrbar tid för både anställande chefer och vårt team för att förvärva talang!

Brandon Lee, Chef för människor, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Visa exempelskort

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Visa exempelskort

About the MapReduce Assessment Test

Why you should use Pre-employment MapReduce Online Test?

The MapReduce 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:

Möjlighet att implementera MapReduce -algoritmer för Big Data -bearbetning
Kunskaper i Hadoop -ekosystemet och dess komponenter
Förståelse av distribuerade datorprinciper
Förmåga att analysera data med hjälp av mapReduce -tekniker
Kunskap om Hadoops arkitektur och dess roll i Big Data -bearbetning
Kompetens inom databehandling med hjälp av MapReduce -ramverk
Kunnig i parallell datoranvändning för effektiv databehandling
Möjlighet att aggregera och omvandla data med hjälp av MapReduce
Erfarenhet av prestationsoptimering för MapReduce -jobb

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 är en programmeringsmodell och mjukvaruramverk som används för att bearbeta och generera stora datasätt i en distribuerad datormiljö. Det möjliggör parallell exekvering av databehandlingsuppgifter över ett kluster av datorer, vilket gör det lämpligt för Big Data -behandling. Att bedöma MapReduce -färdigheter i detta test hjälper rekryterare att utvärdera kandidaternas förmåga att effektivt använda denna viktiga teknik i Big Data -behandling. Stora volymer komplexa data från olika källor. Det kräver tekniker och verktyg, såsom MapReduce, för att effektivt bearbeta och extrahera meningsfull insikt från uppgifterna. Att utvärdera kandidaternas färdigheter i Big Data -bearbetning hjälper rekryterare att identifiera individer som kan hantera de utmaningar som är relaterade till att arbeta med massiva datasätt.
Distribuerad datoranvändning
Distribuerade datorer hänvisar till användningen av flera datorer för att lösa ett problem eller utföra en uppgift. Det möjliggör parallell bearbetning och kan förbättra den totala prestanda och skalbarhet avsevärt. Att mäta kandidaternas färdigheter i distribuerad datoranvändning är väsentligt eftersom det indikerar deras förmåga att utforma och implementera skalbara och effektiva lösningar i en distribuerad miljö.
Dataanalys
Dataanalys involverar utforskning, omvandling och modellering av data för att extrahera värdefull insikt och stödja beslutsfattande. Att bedöma kandidaternas färdigheter i dataanalys gör det möjligt för rekryterare att identifiera individer som effektivt kan analysera och tolka komplexa datamängder, vilket ger värdefull insikt för att driva affärsresultat.
Hadoop
Hadoop är en öppen- Källramar som tillhandahåller ett distribuerat filsystem och stöder behandlingen av big data med hjälp av MapReduce -programmeringsmodellen. Att utvärdera kandidaternas Hadoop -färdigheter är avgörande eftersom det visar deras kunskaper i att använda detta kraftfulla verktyg för att hantera och bearbeta stora datasätt.
databehandling
Databehandling hänvisar till manipulation och omvandling av data För att extrahera användbar information eller förbereda den för ytterligare analys. Att bedöma kandidaternas färdigheter i databehandling säkerställer att de effektivt kan hantera och rengöra stora datasätt, vilket förbättrar deras förmåga att arbeta med big data effektivt. i mindre uppgifter som kan utföras samtidigt på flera processorer eller datorer. Det möjliggör snabbare bearbetning av komplexa beräkningar och är särskilt användbar vid big data -bearbetning. Mätning av kandidaternas färdigheter i parallell dator, hjälper till att identifiera individer som kan utforma och implementera parallella algoritmer för effektiv databehandling.
Dataaggregering
Dataaggregering är processen för att samla in och sammanfatta data från multipel Källor till en enda, lätt hanterbar form. Det spelar en avgörande roll i Big Data -bearbetning eftersom den möjliggör effektiv lagring och hämtning av relevant information. Att utvärdera kandidaternas färdigheter i dataaggregering säkerställer att de effektivt kan samla in och konsolidera data från olika källor, vilket stödjer mer avancerade dataanalysuppgifter.
Datatransformation
Datatransformation innebär att konvertera data från en format eller struktur till en annan, ofta för att förbereda det för analys eller integration med andra system. Det är ett viktigt steg i databehandlingsrörledningen och kräver kunskap om olika tekniker och verktyg. Mätning av kandidaternas färdigheter i datatransformation hjälper rekryterare att identifiera individer som effektivt kan manipulera och omforma data för att uppfylla specifika krav.
Prestandaoptimering
Prestandaoptimering innebär att förbättra effektiviteten, hastigheten och skalbarheten av programvara och system. Att utvärdera kandidaternas färdigheter i prestationsoptimering är viktigt eftersom det indikerar deras förmåga att identifiera och lösa flaskhalsar, förbättra beräkningseffektiviteten och optimera resursanvändningen. Denna färdighet är särskilt relevant i samband med big data -bearbetning, där prestanda påverkar behandlingen av massiva datasätt.
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 Test to be based on.
MapReduce Basics
Mapperfunktion
Reduceringsfunktion
Kombinationsfunktion
Inmatnings- och utgångsformat
Sekundär
Partitionering och blandning
Räknare i MapReduce
MapReduce Job Optimization
Gå med i verksamheten i MapReduce
Dataserialisering i MapReduce
Hadoop -arkitektur
HDFS (Hadoop distribuerat filsystem)
Garn (ännu en resursförhandlare)
Hadoop MapReduce Framework
Hadoop -streaming
Hadoop MapReduce Jobbutförande
Databehandling i Hadoop
Datalokalitet i Hadoop
Distribuerad lagring och bearbetning i Hadoop
Dataanalysstekniker
Undersökningsdataanalys
Rengöring och förbehandling
Statistisk analys i MapReduce
Arbetar med stora datamängder
Datatekniker
Dataaggregering och sammanfattning
Prestandaoptimering i MapReduce
Feltolerans i distribuerad dator
Parallella datorprinciper
Distribuerade datorramar
Klusterberäkning
Distribuerad resurshantering
Skalbarhet i distribuerad dator
Dataparallellitet
Uppgiftsparallellitet
Samtidskontroll
Dataintegration och konsolidering
Datalagerdesign
Datakvalitetsbedömning
ETL (extrakt, transform, belastning)
Datavisualisering
Datalagring
Prestandajustering
Dataströmning
Databehandling i realtid
Massivt parallell bearbetning
Molnberäkning och big data
Dataledning
Datasäkerhet i distribuerade system
Dataintegritet och konsistens
Datasekretess och efterlevnad
Data säkerhetskopiering och katastrofåterställning
Datareplikation

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the MapReduce Online Test for?

Big Data -utvecklare
Hadopp -utvecklare
Datatekniker

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

Erfarenhet av databehandling med hjälp av MapReduce
Bekanta med parallell datoranvändning
Dataaggregering och transformationsförmåga
Prestanda Optimering Kunskap
Förståelse för big data -bearbetning
Djupgående kunskap om distribuerade datorprinciper
Möjlighet att samla och omvandla komplexa data

Preview this test

Visa exempelskort

De anställande cheferna upplevde att de genom de tekniska frågorna som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och särskiljde sig med de som inte fick lika bra poäng. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på de kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.

85%

minskning av screeningstiden

Visa hela fallstudien

MapReduce Hiring Test Vanliga frågor

Kan jag kombinera flera färdigheter till en anpassad bedömning?

Ja absolut. Anpassade bedömningar ställs in baserat på din arbetsbeskrivning och kommer att innehålla frågor om alla måste-ha färdigheter du anger.

Har du några anti-cheating eller proctoring-funktioner på plats?

Vi har följande anti-cheating-funktioner på plats:

Icke-Googleable-frågor
IP -proctoring
webbproctoring
webbkamera proctoring
Detektion av plagiering
säker webbläsare

Läs mer om proctoring -funktionerna.

Hur tolkar jag testresultat?

Det främsta att tänka på är att en bedömning är ett eliminationsverktyg, inte ett urvalsverktyg. En kompetensbedömning är optimerad för att hjälpa dig att eliminera kandidater som inte är tekniskt kvalificerade för rollen, den är inte optimerad för att hjälpa dig hitta den bästa kandidaten för rollen. Så det ideala sättet att använda en bedömning är att bestämma en tröskelpoäng (vanligtvis 55%, vi hjälper dig att jämföra) och bjuda in alla kandidater som gör poäng över tröskeln för nästa intervjurundor.

Vilken erfarenhetsnivå kan jag använda detta test för?

Varje AdaFace -bedömning anpassas till din arbetsbeskrivning/ idealisk kandidatperson (våra ämnesexperter kommer att välja rätt frågor för din bedömning från vårt bibliotek med 10000+ frågor). Denna bedömning kan anpassas för alla erfarenhetsnivåer.

Får varje kandidat samma frågor?

Ja, det gör det mycket lättare för dig att jämföra kandidater. Alternativ för MCQ -frågor och ordningen på frågor randomiseras. Vi har anti-cheating/proctoring -funktioner på plats. I vår företagsplan har vi också möjlighet att skapa flera versioner av samma bedömning med frågor om liknande svårighetsnivåer.

Jag är kandidat. Kan jag prova ett träningstest?

Nej. Tyvärr stöder vi inte övningstester just nu. Du kan dock använda våra exempelfrågor för övning.

Vad är kostnaden för att använda detta test?

Du kan kolla in våra prisplaner.

Kan jag få en gratis provperiod?

Plattformen är helt självbetjänande, så här är ett sätt att gå vidare:

Du kan registrera dig gratis för att få en känsla för hur det fungerar.
Den kostnadsfria provperioden inkluderar en provbedömning (Java/JavaScript) som du hittar i din instrumentpanel när du registrerar dig. Du kan använda den för att granska kvaliteten på frågorna och kandidaternas upplevelse av ett konversationstest på Adaface.
För att granska kvaliteten på frågorna kan du också granska våra offentliga frågor för 50+ färdigheter här.
När du är övertygad om att du vill testa det med riktiga bedömningar och kandidater kan du välja en plan enligt dina krav.