採用向けデータエンジニア向けApache Sparkテスト
候補者がSparkコード、ジョブの実行、変換、パフォーマンス、ストリーミングについてどのように考えるかを確認できます。
- 10分
- 15問
- 中級
- 選択式
- 英語の問題
- スマートフォン・デスクトップ
簡単に言うと
データエンジニア向けApache Sparkテストは、データエンジニア、ビッグデータエンジニア、アナリティクスエンジニア、プラットフォームエンジニアを対象とした、中級レベルの採用評価テストです。所要時間は10分です。15問の選択問題では、短いPySparkまたはScalaコードを使って、ジョブの実行、DataFrame変換、Spark Coreとチューニング、ストリーミングを評価します。
測定する内容
Apache Sparkに関する実務知識がある方。ジョブの実行方法、DataFrameの変換、Spark Coreとチューニング、ストリーミングが対象です。
Sparkの基礎と実行
Sparkジョブの実行方法と、短いコード例の動作や戻り値を確認します。
データ変換
SparkでのDataFrame変換について、候補者がどのように考えるかを評価します。
Spark Coreとパフォーマンス
Spark Coreの知識と、処理を高速化または安定化する方法を確認します。
ストリーミングとグラフ処理
バッチ処理に加え、ストリーミングやグラフ処理についての考え方も評価します。
問題形式
選択式
候補者： 短い状況説明、表、または文を読み、正解またはすべての正解を選びます。
確認できる内容： 候補者が内容を認識するだけでなく、実際に活用できるほど理解しているかを測定します。
10分で問題15問を1問ずつ出題
このテストに適した職種
Sparkパイプラインを構築または保守する、中級レベルのデータエンジニア、ビッグデータエンジニア、アナリティクスエンジニア、プラットフォームエンジニア。
このテストで分かること
用語の暗記ではなくコードを読む力
ほとんどの問題では、数行のPySparkまたはScalaコードを示し、ジョブの動作や戻り値、Sparkでの実行方法を尋ねます。候補者は実際のコードを追って考える必要があります。
バージョンごとのデフォルト設定による減点なし
回答に必要な設定はすべて問題文に記載されています。そのため、特定のリリースのデフォルト設定を覚えているかではなく、Sparkについての考え方が結果に反映されます。
バッチ処理とストリーミングを1つの結果で評価
バッチ処理の実行やチューニングに加え、ストリーミングとグラフ処理も評価します。両方の種類のSparkパイプラインを保守する職種で役立ちます。
候補者ごとに得られる内容
- テスト中、テストのタブを離れずに受験
- 回答の貼り付けなし
- 一定のペースで回答
スコア、プロフィール、Integrity Scoreのシグナルは、面接とあわせて確認するための情報です。自動的な判断には使われません。
テストの制御と確認用シグナル
候補者ごとに異なる問題セットが出題され、問題と選択肢の順序も入れ替わります。ブラウザーには一度に1問ずつ表示され、解答はHireValidのサーバーに保管されます。時間はサーバー上で計測されます。ページを再読み込みすると同じ問題が表示され、残り時間から再開します。テキストのコピーや選択はできず、ブロックされたコピー操作は記録されます。個別の招待リンクには有効期限があり、完了したテストを再受験することはできません。HireValidは、テスト画面から離れた時間、貼り付け、通常より極端に速い回答などのシグナルをIntegrity Scoreにまとめ、雇用主が確認できる証拠のタイムラインを表示します。自動で判断を下すことはありません。候補者の同意があれば、雇用主はランダムなタイミングでウェブカメラの写真を追加できます。
結果を証拠として活用
Sparkパイプライン業務を想定した実技サンプルや構造化面接とあわせて、スコアを確認してください。スコアは話し合いの材料となる証拠として扱い、それだけで判断しないでください。関連スキルも必要な職種の場合は、PySparkテスト、データ抽出・変換・ロード（ETL）テスト、またはSnowflakeテストもご検討ください。
構造化面接の質問
想定より少ない行数を返すSparkジョブについて、どのように調査するか順を追って説明してください。
ジョブの処理を追い、変換と出力を調べる明確な手順を確認します。
Sparkパイプラインの実行が遅い場合、どの部分を調べるかどのように判断しますか？
パフォーマンスを調査し、次の手順を説明する筋道の通った方法を確認します。
変換処理を変更した後、ストリーミングパイプラインをどのように確認しますか？
候補者が変更をどのように見直し、その後の処理をどう評価するかを確認します。
公平性と配慮措置
問題では、センサーの測定値、ページビュー、注文、出荷など中立的なデータを使用します。通貨記号、慣用表現、地域特有の知識は使わず、さまざまな背景の名前を使用します。コードは一般的なPySparkまたはScalaで短く記述し、回答に必要な設定はすべて問題文に明記します。そのため、特定のバージョンのデフォルト設定を知らないことで減点されることはありません。読みやすい表現を使い、英語力ではなくSparkのスキルを測定します。
配慮措置として、候補者に追加の時間を与えることができます。結果は人が確認するための情報であり、自動的に判断を下すものではありません。
暫定値：受験者が200人に達した時点で信頼性を報告します。
テストの詳細
データエンジニアがApache Sparkを使って大量のデータをどの程度処理できるかを時間制限付きで確認します。短い問題の多くは、数行のPySparkまたはScalaコードをもとに、ジョブの動作や戻り値、Sparkでの実行方法、処理を高速化または安定化する方法を尋ねます。バッチ処理とストリーミング処理の両方が対象です。
- 問題は英語です。
- 補助ツールは不要です。
- 各質問に順番に一度ずつ回答します。前の質問に戻ることはできません。
- 時間制限付きテストの前に、練習問題4問（3分）
Apache Spark, Python, Scala, Apache Parquetは各所有者の商標です。HireValidは各所有者と提携しておらず、推薦も受けていません。
よくある質問
Apache Spark for Data Engineersテストは、どのような人に適していますか？+
Sparkパイプラインを構築または保守する、中級レベルのデータエンジニア、ビッグデータエンジニア、アナリティクスエンジニア、プラットフォームエンジニア向けです。Sparkの実行、変換、パフォーマンス、ストリーミングに関する実務知識が求められる職種でご利用ください。
データエンジニア向けApache Sparkテストでは、問題をどのように分かりやすくしていますか？+
問題では、センサーの測定値、ページビュー、注文、出荷など、中立的な例を使用します。コードは一般的なPySparkまたはScalaで短く記述し、回答に必要な設定を明記します。そのため、候補者がバージョン固有のデフォルト設定を知っていることは求められません。
候補者はデータエンジニア向けApache Sparkの練習問題に取り組めますか？+
はい。練習問題は4問で、所要時間は3分です。時間制限のあるテストが始まる前に、短いPySparkまたはScalaのコードが画面にどのように表示されるかを確認できます。テスト本番では補助ツールは必要ありません。
データエンジニア向けApache Sparkテストの形式と制限時間を教えてください。+
選択問題は15問で、制限時間は10分です。候補者は前の問題に戻ることはできません。テストはデスクトップ専用ではなく、問題は英語です。
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Freeプランには必須テスト5種が含まれ、有料プランにはすべてのテストライブラリが含まれます。