Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Apache Spark Online-test utvärderar kandidatens förmåga att omvandla strukturerade data med RDD API och SparksQL (datasätt och dataframes), konvertera stora datautmaningar till iterativa/ flerstegs gnistskript, optimera befintliga gnistjobb med partitionering/ caching och analysera grafstrukturer med grafx.

Covered skills:

  • Grundläggande i gnistkärnan
  • Spark Resilient Distribuerade datasätt (RDD)
  • Dataframes och datasätt
  • Kör Spark på ett kluster
  • Stämma och felsökande gnistjobb i ett kluster
  • Migrerande data från datakällor/ databaser
  • Utveckla och driva Spark Jobs (Java; Scala; Python)
  • Databehandling med Spark SQL
  • Sparkströmning för att bearbeta realtidsdata
  • Implementera iterativa och flerstegsalgoritmer
  • Graf/ nätverksanalys med grafxbibliotek

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Gnistutvecklares



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:

  • Förstå grunderna och arkitekturen i Spark Core
  • Utveckla och driva gnistjobb med Java, Scala och Python
  • Arbetar med elastiska distribuerade datasätt (RDD) i Spark
  • Utföra databehandling med Spark SQL
  • Manipulera data med dataframes och datasätt i Spark
  • Implementera Spark-strömning för att bearbeta realtidsdata
  • Distribuera och köra gnista på ett kluster
  • Tillämpa iterativa och flerstegsalgoritmer i Spark
  • Stämma och felsökande gnistjobb i ett kluster
  • Genomförande av graf och nätverksanalys med GraphX ​​-biblioteket
  • Hantera datamigrering från olika källor och databaser
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 Gnistest kommer att vara icke-googleable.

🧐 Question

Easy

Character count
Solve
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, 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?
 image

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Solve
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?
 image

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Solve
Consider the following Spark DataFrame:
 image
Which of the given code fragments produce the following result:
 image
 image
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Character count

2 mins

Spark
Solve

Medium

File system director
Spark Scala API
Spark Streaming

3 mins

Spark
Solve

Medium

Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame

4 mins

Spark
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Character count
Spark
Easy2 mins
Solve
File system director
Spark Scala API
Spark Streaming
Spark
Medium3 mins
Solve
Grade-Division-Points
Spark Scala API
DataFrame
Spark
Medium4 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Visa exempelskort
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 Gnistest 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:

  • Grundläggande i gnistkärnan
  • Utveckla och driva gnistjobb i Java, Scala och Python
  • Förstå Spark Resilient Distribuerade datasätt (RDD)
  • Databehandling med Spark SQL
  • Arbetar med dataframes och datasätt i Spark
  • Använda Spark-streaming för realtidsdatabehandling
  • Kör Spark på ett kluster
  • Implementering av iterativa och flerstegsalgoritmer i Spark
  • Stämma och felsökande gnistjobb i ett kluster
  • Utföra graf/nätverksanalys med Graphx Library i 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?

  • Grundläggande i Spark Core

    Förståelse Spark Core involverar kunskap om de grundläggande byggstenarna och exekveringsmodellen för Apache Spark, såsom RDD, transformationer och åtgärder. Denna färdighet är nödvändig för att utveckla effektiva och skalbara gnistapplikationer.

  • Utveckling och körning av gnistjobb (Java; Scala; Python)

    Utveckling och körning av gnistjobb kräver kunskaper i programmeringsspråk som Java , Scala eller Python. Denna färdighet är avgörande för att skriva Spark -applikationer med Spark API: er, utföra databehandlingsuppgifter och utnyttja kraften i Sparks distribuerade datorfunktioner. är grundläggande datastrukturer i gnista som möjliggör distribuerad databehandling och feltolerans. Att förstå RDD: er är avgörande för effektiv datamanipulation, transformation och parallellberäkning i Spark.

  • Databehandling med Spark SQL

    Spark SQL är en modul i Spark som tillhandahåller ett programmeringsgränssnitt för frågeställning Strukturerade och semistrukturerade data med SQL-liknande syntax. Denna färdighet är viktig för att analysera och bearbeta strukturerade data med hjälp av SQL-operationer och utnyttja optimeringarna som tillhandahålls av Spark SQLs frågemotor.

  • Dataframes och datasätt

    Dataframes och datasätt är högre nivåer som byggs abstraktioner byggda Ovanpå RDDS i Spark. De ger ett mer uttrycksfullt och effektivt sätt att arbeta med strukturerade och ostrukturerade data. Att förstå dataframes och datasätt är avgörande för att utföra datamanipulationer, transformationer och aggregeringar effektivt i gnista.

  • Sparkströmning för att bearbeta realtidsdata

    Sparkströmning är en skalbar och feltolerant Strömbehandlingsbibliotek i Spark som möjliggör databehandling i realtid. Denna färdighet är viktig för att hantera kontinuerliga dataströmmar och utföra realtidsanalys, vilket gör att applikationer kan reagera på dataförändringar i nära realtid.

  • Running Spark på ett kluster

    Körning Spark på ett kluster innebär att konfigurera och distribuera Spark -applikationer över en distribuerad klusterinfrastruktur. Denna färdighet är nödvändig för att dra nytta av Sparks distribuerade datorfunktioner och säkerställa optimal prestanda och skalbarhet.

  • Implementering av iterativa och flerstegsalgoritmer

    Implementering av iterativa och flerstegsalgoritmer i Spark involverar involverar involverar Utformning och optimering av algoritmer som kräver flera iterationer eller steg för att uppnå önskad utgång. Denna färdighet är viktig för uppgifter som maskininlärning och grafbehandling som ofta involverar komplexa iterativa och flerstegsberäkningar.

  • inställning och felsökande gnistjobb i ett kluster

    inställning och felsökande gnistjobb I ett kluster kräver expertis för att identifiera och lösa prestationsproblem, optimera resursanvändningen och säkerställa feltolerans. Denna färdighet är avgörande för att maximera effektiviteten och tillförlitligheten hos gnistapplikationer som körs på ett distribuerat kluster.

  • graf/nätverksanalys med GraphX ​​-bibliotek

    Graphx är ett grafberäkningsbibliotek i Spark som ger som ger Ett API för grafbehandling och analys. Att förstå GraphX ​​är viktigt för uppgifter som analys av sociala nätverk, rekommendationssystem och upptäckt av bedrägerier som involverar analys av relationer och mönster i grafdata.

  • migrerande data från datakällor/databaser

    Migrerande data Från datakällor eller databaser till gnista innebär att förstå olika tekniker för intag av data, såsom batchbehandling, streaming och datakontakter. Denna färdighet är nödvändig för att effektivt överföra och bearbeta data från externa källor i gnista för ytterligare analys och beräkning.

  • 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 Gnistest to be based on.

    Spark RDD
    Spark DataFrame
    Gnistdatasätt
    Gnist SQL
    Gnistströmning
    Gnistgrafx
    Gnistkluster
    Sparkgraf och nätverksanalys
    Spark iterativa algoritmer
    Gnistra algoritmer
    Gnista jobb inställning
    Gnista jobb felsökning
    Spark Data Migration
    Spark Core Fundamentals
    Java Spark -utveckling
    Scala Spark -utveckling
    Python Spark -utveckling
    Databehandling i Spark
    Databehandling i realtid i Spark
    Gnistarkitektur
    Hantera undantag och fel i Spark
    Spark Data Manipulation
    Spark Data Aggregation
    Gnistdatafiltrering
    Spark Data Transformation
    Gnista datavisualisering
    Spark Data går med
    Gnista datapartitionering
    Spark Data Caching
    Spark Data Serialization
    Gnista datakomprimering
    Gnista datakällor
    Spark Data Loading
    Spark Datasparande
    Spark Data Exploration
    Spark Data förbehandling
    Spark Data Analytics
    Spark Data Mining
    Gnista datakvalitet
    Spark Data Integration
    Spark Data Streaming
    Spark Data Pipelines
    Gnista datalagring
    Gnista datasäkerhet
    Spark Data Access Control
    Spark Data Backup
    Spark Data Recovery
    Spark Data Replication
    Gnista datakomprimering
    Gnist datakryptering
    Spark Data Scheme
    Spark Data Serialization
    Spark dataindexering
    Gnista datavisualisering
    Spark Data Benchmarking
    Spark Machine Learning
    Gnista djup inlärning
    Spark Neural Networks
    Sparkgrafalgoritmer
    Spark Social Network Analysis
    Gnistsamhällsdetektering
    Gnistkluster
    Gnista klassificering
    Gnista regression
    Gnista av avvikelse av avvikelser
    Spark rekommendationssystem
    Spark Sentiment Analysis
    Gnista naturligt språkbehandling
    Spark geospatial analys
    Spark Time Series Analys
    Gnista samarbetsfiltrering
    Spark Dimensionalitetsminskning
    Spark Model Evaluation
    Spark Feature Engineering
    Val av gnistfunktion
    Gnista hyperparameterinställning
    Spark Model Distribution
    Gnistmodellövervakning
    Spark Model Tolkbarhet

What roles can I use the Spark Online Test for?

  • Gnistutvecklare
  • Programvaruutvecklare - Spark
  • Big dataingenjör
  • Senior Spark Developer
  • Scala Big Data Developer
  • Senior Big Data Engine
  • Gnistingenjör

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

  • Migrerande data från olika datakällor/databaser
  • Arbetar med Spark Mllib för maskininlärningsuppgifter
  • Optimera gnistprestanda med cache och uthållighet
  • Använda Spark for Natural Language Processing (NLP) -uppgifter
  • Implementera gnista för realtidsanalys
  • Förstå och hantera gnistkonceptörer och arbetare
  • Använda Spark för storskalig databehandling
  • Implementering av Spark för realtidsvisualisering
  • Integrera Spark med andra big datatekniker som Hadoop och Cassandra
  • Implementera gnista på molnplattformar för skalbarhet och flexibilitet
Singapore government logo

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 kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.


85%
minskning av screeningstiden

Spark Hiring Test Vanliga frågor

Hur anpassas testet utifrån programmeringsspråk?

Spark stöder olika programmeringsspråk som Java, Scala, Python och R. Vi anpassar Spark-tester efter programmeringsspråk på följande sätt:

  • Kodavsnitten i scenariobaserade Spark MCQ-frågor kommer att vara av det programmeringsspråk du väljer
  • MCQ-frågor utformade för att utvärdera det specifika programmeringsspråket kommer att läggas till bedömningen
  • Kodningsfrågor som ska programmeras i det valda programmeringsspråket kommer att läggas till bedömningen

Du kan kontrollera vår standard Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- online-test), och Python tester för att få en känsla av frågekvalitet.

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 Gnistest?
Ready to use the Adaface Gnistest?
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️