Databricks 的 SWE VO，写对主算法只是起点。真正拉开差距的地方在于：你能不能把状态恢复、数据乱序和工程取舍说得像自己做过，而不是只报出一个数据结构名。
第一面：带恢复点的多路合并
Topic：实现一个迭代器，同时读取多个已排序的 shard。next() 每次返回全局最小 key；同 key 的不同版本只保留最新记录。服务中断后从 checkpoint 继续，不能重复返回已经确认的数据。
解答思路：每个 shard 保留游标，堆里放当前候选记录，排序键写成 key + version + shard priority。弹出某个 key 时先收齐所有同 key 记录，再决定胜出版本，随后推进对应游标。checkpoint 要保存各 shard 的 offset 与最后确认的 key/version；恢复时跳过不晚于 checkpoint 的候选。这个题的追问重点不在堆本身，而在“某个 shard 暂时读不到”时不能把它当作读完了。把错误状态留在 shard 上，等恢复后再重新入堆。
第二面：任务运行记录的聚合服务
Topic：设计一个服务，接收 job run 的开始、结束、重试事件。用户按 workspace 和时间范围查看失败率、P95 延迟与正在运行的任务数；迟到事件到达后，页面读到的是修正后的统计。
解答思路：写入端先按 workspace/job 分区进入消息队列，流处理按 event time 切窗口。窗口状态保存成功数、失败数和延迟摘要，查询端只读预聚合结果。每条事件有稳定 run id，重放时用 run id 去重；对迟到事件重算对应窗口并带上版本号，读取端选最新版。P95 不要把全部延迟值塞进内存，可以解释采用可合并摘要并说明精度和空间的取舍。Databricks 的工程师面试流程说明把数据基础设施和系统设计放进同一段准备里，这道题正好能把两部分连起来讲。
第三面：SQL 执行排队与取消
Topic：为多租户 SQL 服务设计查询队列。每个 workspace 有并发上限，管理员能取消排队或运行中的查询；重试不能让同一查询占用两个执行槽。
解答思路：请求先落一张带状态的查询表，状态机至少包括 queued,running,cancel_requested,finished。调度器按 workspace 维护可用槽位和公平队列，拿到租约后才启动执行器。取消操作先写状态，再向执行器下发中断；执行器回报结束时带 lease token，过期 lease 的回报不能覆盖新尝试。需要主动讲清楚幂等键、租约过期和调度器宕机后的扫描恢复，这些细节比“加一个队列”更有说服力。
第四面：项目追问
Topic：说一个你把慢查询或不稳定任务拉回正常水平的项目。业务方希望当天上线修复，平台同学担心改动会让回填数据失真，你怎么定边界？
解答思路：用一个具体时间线回答：先用耗时分位数、失败码和回填量把问题框住；再给出一个可回滚的方案，例如影子跑、限流分批和结果校验；最后说上线后哪个指标决定继续扩大流量。不要把分歧讲成“沟通后大家都同意了”。面试官会继续问谁承担风险、哪些数据可以牺牲、你何时按下暂停键。把这些判断说清楚，项目部分才站得住。
Databricks VO 怎么准备
编码练习里给每道题补一个恢复点或幂等约束。系统设计先写清楚事件键、分区键与查询路径，再讨论扩容。项目故事准备一条数据质量或性能故障线，把报警、证据、选择和结果串成完整闭环。一篇 Databricks 工程师求职记录也把 SQL、数据集操作和项目讲解放在同一条面试路径上，准备时别把它们拆成孤立题库。
FAQ
Databricks 的系统设计回答里，为什么要先讲数据重放？
流式数据一旦重试或补数，重复写入和窗口修正会一起出现。先说明事件 id、去重位置和窗口版本，后面的存储、缓存和查询设计才不会互相打架。
项目轮没有大规模数据系统经历，怎么回答？
选一个你真正能讲细的后台任务、数据导入或性能问题即可。范围小没关系，重点是边界在哪里、你看了哪些证据、改动上线后如何确认没有把问题转移到别处。
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