最近陪一位學員走完了 Databricks 的 SDE Virtual Onsite，感覺挺有代表性，整理一下過程給大家參考。 總體氛圍比想像中輕鬆，形式就是 BQ + coding，沒有那種“被拷問”的壓迫感。 面試官一直都很耐心，也會順著候選人的思路提問題，所以只要保持冷靜就能應付。
BQ 部分：幫學員搭建回答框架
第一道 BQ 是：
“請描述一個你處理過的最複雜或最具挑戰性的數據專案。 你遇到了哪些困難？ 是如何解決的？ ”
我馬上用語音提示他按照 STAR 框架來答：
S（情境）：這是一個涉及即時日誌處理的專案，團隊目標是把 TB 級別的數據在秒級內清洗並可視化。
T（任务）：他主要負責數據處理 pipeline 的設計和異常數據的監控模組。
A（行動）：我提醒他重點強調兩點：一是如何用分散式框架解決性能瓶頸; 二是如何在團隊意見分歧時推動方案落地。
R（結果）：最後用「數據延遲降低 60%，系統穩定運行半年無重大事故」這種硬結果收尾。
面試官聽完之後連連點頭，明顯對這種有條理又有實際成果的回答比較滿意。 整個 BQ 部分他就這麼穩穩過了。
Coding 部分：臨場陪跑解題
接下來進入 coding 才是重頭戲。 題目要求：
用 Python 的 time 庫獲取當前秒數資訊，維護一個 300 秒的滑動視窗，計算存取頻率。
當題目剛出來的時候，學員第一反應有點慌，覺得這種“系統設計感很強”的問題不好下手。 我馬上給他提示：「別急，這類題考點就三個：數據結構選擇、視窗維護、邊界條件。 ”
我們一起把思路拆成幾個步驟：
1. 記錄每秒訪問
我建議他用 deque 作為佇列，每次有請求時，檢查隊尾：
如果同一秒已經存在，就把計數 +1。
否則，新建一個 [timestamp, count] 記錄。
2. 移除過期數據
核心點在於維持 300 秒視窗。 我提醒他加一個迴圈，每次訪問都要把隊首超過 300 秒的元素清掉。 這裡很多人會漏掉，導致數據越來越大，記憶體爆炸。
3. 計算平均存取率
最後就很直接了：把佇列里所有 count 加起來，再除以 300。
當他寫到這裏的時候，我特意提醒：“別忘了考慮 空佇列 和 時間回退 的邊界情況。 “這兩個點要是忽視，很可能在面試官的測試 case 下掛掉。
寫完代碼后，面試官跑了幾組數據，結果一次性 AC，學員當場鬆了口氣。
Follow-up 深挖
但面試沒結束，緊接著面試官拋出了兩個 follow-up：
如果時間跨度很大，但請求非常稀疏，該怎麼優化記憶體？
我快速給他提示：別再存每一秒，可以直接記錄時間戳和累計總次數，用差值來推算，避免佇列里塞滿一堆空秒。
如果要部署在多台機器，怎麼統計全域訪問頻率？
我提醒他往 分散式系統設計 上靠，答案可以是：用 Kafka/消息佇列收集請求日誌，再在上層用一個 aggregator（比如 Flink 或 Spark Streaming）來統一計算。
學員聽到這兩個提示后立刻組織出完整回答，面試官明顯很滿意，還點頭說 “Good point”。
Databricks SDE VO FAQ
Q1：Databricks VO 的題目是不是很難？
A1：其實難度中等，考的更多是思路和細節，像 sliding window 這種常見題型只要提前刷過就能穩住。 真正拉開差距的是 follow-up 部分，看你有沒有 scalability 的意識。
Q2：BQ 要怎麼準備？
A2：Databricks 的 BQ 不會太刁鑽，重點是條理清楚，最好用 STAR 框架去講經歷，多強調你在團隊里的貢獻和結果。
Q3：如果臨場緊張，答不出來怎麼辦？
A3：很多學員第一次都會卡殼，其實有個旁邊的提醒點一下關鍵點，就能立刻把思路拉回來。 所以平時一定要多做類比，避免真正面試時空白。
Q4：你們能提供哪些説明？
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