CPG-Spark研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向大数据架构师方向发展，主导公司级数据基础设施的演进
• 有机会成为开源社区核心贡献者，提升技术影响力
• 未来可转型为技术总监或首席工程师，带领团队攻坚核心技术难题
• 负责滴滴核心Spark引擎的架构设计与性能优化，保障万亿级数据的高效处理
• 深入优化StarRocks、Doris等开源OLAP引擎，解决实时查询和批处理融合的挑战
• 推动Spark在云原生环境下的容器化、资源弹性调度，提升集群资源利用率
• 精通C++或Java，具备大规模分布式系统开发经验，熟悉JVM调优和内存管理
• 深入理解Spark内核原理，有实际源码修改或性能调优经验
• 熟悉StarRocks/Doris/Druid至少一种引擎架构，有OLAP系统优化经验

申请策略

• 关注滴滴数据平台的开源项目和技术博客，面试时展示对业务的深入理解
• 准备一个完整的性能优化案例，从问题定位到方案实施和数据对比
• 突出Spark源码级优化、性能调优或相关开源贡献经历
• 重点展示在大规模集群（千台以上）下的运维或架构经验
• 如熟悉StarRocks/Doris等引擎，请单独列出相关项目成果
• 提前阅读Spark最新版本源码，尤其是SQL执行优化和内存管理模块
• 了解云原生技术（Kubernetes、容器化）与大数据结合的最佳实践

面试指南

• 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）回答项目经验类问题
• 针对系统设计问题，从数据流、架构分层、容错和扩展性角度展开
• 优化类问题要结合具体参数调优、代码优化和资源调度策略
• 请描述Spark SQL的优化器工作原理，并举例如何改进一个慢查询
• 你如何设计和实现一个支持实时与批量混合负载的数据分析引擎？
• 在超大规模集群中，如何排查Spark作业的shuffle倾斜和内存溢出问题？
• 谈谈你对StarRocks和Doris架构差异的理解，以及适用场景
• 复习Spark核心概念（RDD、DataFrame、Catalyst、Tungsten），并准备源码级别的理解