Search test library by skills or roles
⌘ K

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

9 reasons why
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

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
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
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:
 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
Solve

Medium

Hive ngrams

2 mins

Hadoop
Solve

Easy

P Q relations
Pig

2 mins

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

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Med AdaFace kunde vi optimera vår första screeningprocess med upp till 75%, vilket frigör dyrbar tid för både anställningschefer och vårt Talent Acquisition Team lika!


Brandon Lee, Folkchef, Love, Bonito

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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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 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

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
Singapore government logo

Anställningscheferna ansåg att de genom de tekniska frågor som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och differentierade med dem som inte gjorde så bra. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på kandidater som är kortlistade med AdaFace -screening.


85%
minskning av screeningstiden

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.

Jag flyttade precis till en betald plan. Hur kan jag begära en anpassad bedömning?

Här är en snabbguide om hur man begär en anpassad bedömning på Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prova det mest kandidatvänliga utvärderingsverktyget idag.
g2 badges
Ready to use the Adaface MapReduce Test?
Ready to use the Adaface MapReduce Test?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Villkor Integritet Förtroende

🌎 Välj ditt språk

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️