大数据计算引擎架构师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为大数据计算领域的顶级专家，主导核心技术决策
• 架构师升级：从单一引擎优化扩展到整体数据平台架构设计
• 管理方向：逐步带领团队，从技术负责人走向技术总监
• 打造并优化大数据计算引擎服务，支撑抖音、今日头条等产品的海量数据离线与实时分析
• 对接Spark SQL、Presto、Flink等组件，完善SQL语义与优化器能力，提供高可用的OLAP服务
• 设计多机房架构下简单易用的离线数仓计算引擎，屏蔽底层资源管控复杂性
• 参与业务需求对接与技术方案设计，推动技术项目落地
• 深入理解Spark、Presto等主流大数据引擎原理及源码，具备SQL优化器开发经验更佳
• 精通Java/Scala语言，包括JVM、并发、IO等底层原理
• 熟悉离线数仓业务架构，具备数仓重构、治理、优化及多机房架构经验
• 强大的故障诊断、性能优化及项目推动能力

申请策略

• 提前了解字节跳动大数据平台的技术选型与博客，展示对其技术理念的认同
• 面试中可准备一个复杂线上问题案例，体现系统性诊断与解决能力
• 重点突出在大数据引擎（Spark/Presto/Flink）上的源码级理解与优化案例
• 展示离线数仓架构设计与多机房部署的实际项目经验
• 强调性能调优、故障排查的具体实例，用数据说明效果
• 如有SQL优化器相关经验或社区贡献，务必单独列出
• 若对Flink或Presto源码不够熟悉，可深入阅读相关源码并尝试提交patch
• 补充JVM底层调优知识，如内存模型、GC优化等

面试指南

• 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验类问题
• 对于原理类问题，先阐述核心流程，再结合源码细节与优化实践，体现深度
• 开放性问题（如架构设计）先明确约束条件，再提出多种方案并对比优劣
• 请简述Spark SQL优化器的流程，并举例如何实现Filter下推？
• 在多机房环境下，如何保证离线数仓数据的一致性和计算任务的稳定性？
• 如何诊断Spark作业的shuffle性能瓶颈？你常用的优化手段有哪些？
• 请讲讲你在数仓重构中遇到的最棘手的问题以及解决方案
• 你对Presto和Flink的架构有何理解？它们各自适合哪些场景？