Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Pig Online-testet använder scenariobaserade MCQ: er för att utvärdera kandidater om deras kunskap om Apache Pig, inklusive deras förmåga att skriva grislatinskript, arbeta med datatyper och inbyggda funktioner och optimera grisfrågor. Testet syftar till att utvärdera en kandidats förmåga att arbeta med gris och utföra dataanalysuppgifter effektivt.


9 reasons why
9 reasons why

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



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Pig 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 Apache Pig -frågor för databehandling
  • Förståelse för Hadoop -ramverk och dess komponenter
  • Kunskap om MapReduce -programmeringsmodell
  • Förståelse av grislatinskriptspråk
  • Förmåga att optimera och ställa in grisskript för prestanda
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 Big Data - Pig 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 Big Data - Pig 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 Big Data - Pig 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 Pig Assessment Test

Why you should use Pre-employment Pig Online Test?

The Big Data - Pig 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:

  • Arbetskunskap om Apache Pig och dess ekosystem
  • Förståelse för Hadoop och dess komponenter
  • Kunskaper i MapReduce -programmeringsparadigmet
  • Möjlighet att skriva grislatinskript för databehandling
  • Kunskap om grislatinfunktioner och deras användning
  • Erfarenhet av felsökning och optimering av grisskript
  • Bekanta med Apache Pig UDFS (användardefinierade funktioner)
  • Förståelse av grislatin datatyper och scheman
  • Kunskap om grislatininbyggda funktioner och operatörer
  • Möjlighet att analysera och bearbeta stora datamängder effektivt

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 Pig Online Test?

  • Big Data -analys

    Big data -analys avser processen att undersöka och tolka stora och tolka och tolka och tolka och Komplexa datauppsättningar för att avslöja dolda mönster, trender och insikter. Att mäta Big Data-analysfärdigheter i detta test gör det möjligt för rekryterare att utvärdera en kandidats kompetens i bearbetning och analys av enorma mängder data, vilket är viktigt i dagens datadrivna värld.

  • Hadoop

    Hadoop är en öppen källkodsram som möjliggör distribuerad lagring och bearbetning av stora datamängder över datorkluster. Mätning av Hadoop -färdigheter i detta test hjälper rekryterare att mäta en kandidats förståelse av denna populära teknik och deras förmåga att arbeta med distribuerade system effektivt.

  • 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 Big Data - Pig Test to be based on.

    Gris latin
    Laddar och lagrar data i gris
    Filtrering och omvandling av data i gris
    Gå med och gruppera data i gris
    Använda inbyggda funktioner i gris
    Arbetar med svin UDFS
    Felsökning och felsökning hos gris
    Prestationsoptimering hos gris
    Gris- och hadoop -integration
    Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS)
    Hadoop MapReduce Framework
    Hadoop Yarn Resource Management
    Hadoop ekosystemkomponenter (bikupa, hbase, etc.)
    Inmatningsformat i Hadoop
    Utgångsformat i Hadoop
    Mapper och reducerarklasser
    Hadoop -klusterinställning och konfiguration
    Hadoop jobb underkastelse och övervakning
    Dataserialisering i Hadoop
    Hadoop batchbehandling
    Hadoop -streaming
    MapReduce Partitioning and Sorting
    Combiners och partitioner i MapReduce
    MapReduce Input och Output Format
    MapReduce -räknare
    MapReduce Job Chaining
    Distribuerad cache i MapReduce
    Jobbschemaläggning och uppgiftsplanering i Hadoop
    Hadoop säkerhet och autentisering
    Gris- och mapReduce -integration

What roles can I use the Pig Online Test for?

  • Big Data -utvecklare
  • Big Data Developer - Pig

How is the Pig 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 att arbeta med Pig Latin -sammanfogningar och aggregeringar
  • Förståelse av Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS)
  • Bekanta med grislatinförvandlingar och filter
  • Kunskaper i att skriva MapReduce -program i Java
  • Kunskap om Hadoop -klusterinställning och konfiguration
  • Förmåga att felsöka och lösa pigutförandefel
  • Erfarenhet av att arbeta med grislatinskontrollstrukturer
  • Förståelse för datasbelastning och lagring i gris
  • Kunskap om grislatin datatransformationer
  • Möjlighet att utföra datavalidering och rengöring hos gris
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

Pig 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 Big Data - Pig Test?
Ready to use the Adaface Big Data - Pig 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
✖️