大数据计算架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向大数据技术专家或首席架构师方向发展，深入技术核心
• 可转向技术管理岗位，带领大数据团队
• 可横向拓展至AI基础设施、实时计算等前沿领域
• 负责大数据存储、计算和查询引擎的架构设计，确保系统高可用和高性能
• 开发和优化管控平台，实现监控、告警、自愈等自动化功能，提升运维效率
• 参与集团大数据技术体系升级，与业务团队协作，支持各业务高效使用数据
• 精通Java或C++等编程语言，具备扎实的数据结构和算法基础
• 深入理解HDFS、Spark、HBase、OLAP等大数据技术，并有实际项目经验
• 熟悉分布式系统设计原理，具备大数据存储、计算和查询优化经验

申请策略

• 关注京东零售业务场景，思考大数据如何赋能业务增长
• 提前了解京东技术博客或开源项目，展示对公司的了解
• 突出5年以上大数据引擎开发经验，特别是架构设计和性能优化案例
• 强调对HDFS、Spark、HBase等技术的深入理解和实际项目成果
• 如有开源贡献经历，务必重点展示
• 体现技术管理或架构经验，如带团队或主导技术方案
• 复习Java和C++底层原理，熟悉JVM调优和内存管理
• 深入研究Spark SQL优化或OLAP引擎原理，如ClickHouse、Druid

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出技术挑战和解决方案
• 对于原理性问题，先阐述基础概念，再结合实践举例说明
• 对于开放设计题，按需求分析、架构选型、分步实现、优化思路的顺序回答
• 请讲讲你设计过的大数据存储引擎架构，如何保证高可用和性能？
• HDFS和Spark的shuffle机制原理是什么？遇到过哪些性能问题如何解决？
• 如何设计一个实时监控告警系统？需要考虑哪些方面？
• 谈一次你带领团队解决复杂技术问题的经历
• 对OLAP引擎选型有什么经验？比如StarRocks和Druid对比