大数据开发工程师-数据湖

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：深耕大数据底层技术，成为分布式系统或数据湖领域技术专家
• 架构路线：转向推荐系统整体架构设计，成为系统架构师
• 管理路线：带领团队进行大数据平台建设，晋升为技术Leader
• 设计和实现大规模推荐系统的离线/实时数据架构，确保数据处理的效率和稳定性
• 开发高性能的分布式存储系统和计算模型，支撑海量数据业务
• 进行生产系统Trouble-shooting，建立自动化运维工具保障系统稳定
• 打造业界领先的流批一体计算框架和数据湖基础设施
• 精通Spark/Flink等大数据计算框架，有源码级理解和二次开发经验
• 深入掌握Hudi、Iceberg或DeltaLake等数据湖技术
• 熟练使用Java、C++或Scala编程，具备优秀的调试和问题排查能力
• 熟悉HDFS、列式存储格式（Parquet/ORC），了解数仓建模更佳

申请策略

• 提前了解字节跳动推荐系统的技术挑战（如实时特征、模型更新），在面试中主动关联
• 关注字节跳动技术博客和开源项目，展示对公司的认同和技术热情
• 重点突出Spark/Flink二次开发经历，如提交过社区Patch或有自定义优化项目
• 详细描述数据湖相关项目：架构设计、落地效果、性能指标
• 强调大规模数据处理经验（PB级），以及系统稳定性保障案例
• 展示Java/C++/Scala编码能力，特别是高性能编码和并发调优经验
• 阅读Hudi或Iceberg源码，理解其主要组件和文件组织方式
• 深入学习Spark SQL优化、Flink Checkpoint机制及状态管理

面试指南

• 采用STAR法则：简述项目背景（Situation）、任务（Task）、具体行动（Action）和结果（Result）
• 对比分析：对于技术选型问题，先陈述各自特点，再根据场景给出选择理由
• 问题排查：说明思路，从现象到根因，逐步缩小范围，最终给出解决方案
• 请详细解释Spark作业的DAG调度和Stage划分过程，以及如何优化数据倾斜？
• Hudi和Iceberg在ACID实现上有何区别？你在项目中如何选择？
• 如何设计一个实时数仓？需要哪些组件？如何处理数据延迟？
• 描述一次你遇到的线上大数据系统故障，以及排查和修复过程
• 你如何看待流批一体？Flink和Spark Structured Streaming各自的优缺点？