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.

• 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

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

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