Databricks 的 SWE VO 会把算法题、代码实现、系统设计和项目沟通排在同一段时间里。一份 New Grad 的 Virtual Onsite 记录里也能看到这几类环节并行出现。前两轮写得顺，不代表后面可以只讲概念：实现轮会盯接口边界，系统设计会追数据流，项目轮会回到你亲手做过的取舍。
这套准备路线把重点放在四个动作上：先澄清输入和约束，再写出可运行的主路径，随后补测试，最后说清楚为什么这样拆分。写代码时一直报思路，比静默敲完更稳。
第一面：CIDR 区间合并
题目：输入一组 IPv4 CIDR 网段，删除被完全覆盖的网段，并输出最少数量的等价网段。输入可达 2×10^5 条，地址要按无符号 32 位整数处理。
解答思路：把每个网段转成闭区间 [start, end]，按 start 升序、end 降序排序。扫描时维护当前保留区间；新区间的 end 没有超过当前 end 就跳过，否则加入结果。第二步再从短前缀向长前缀检查相邻区间能否配对合并，两个区间长度相同、地址对齐且只差对应位时可折叠成父网段。先把转换函数和边界测试写全，尤其是 /0、/32 与 255.255.255.255。
第二面：链式查询 API 的实现
题目：实现内存表 Table，支持 filter、select、groupBy 和 count，调用方式为 table.filter(...).groupBy(...).count()。每行是字符串键到字符串值的映射，空字段也要保留。
解答思路：让每个操作返回新的 Table，避免一个链条改坏另一个引用。filter 只存谓词列表，在终结操作 count 时一次扫描；select 负责投影字段；groupBy 用稳定的 key 序列拼成哈希键并维持第一次出现的顺序。先写一组只有空字符串、重复行和缺失 key 的测试，再谈惰性执行。面试官继续问内存时，把过滤谓词下推到数据源，并让聚合在分区内先做局部计数。
第三面：事件摄取与查询服务
题目：设计一个服务，接收应用产生的事件，支持按租户、时间窗口和事件类型查询近 30 天数据；写入高峰 20 万条/秒，查询不能读到重复事件。
解答思路：入口按租户限流后写入消息队列，消费者用 tenant_id + event_id 做幂等去重。热数据按日期和租户分区，索引保存事件类型和时间范围；查询先定位分区，再走时间过滤。重复投递不能只靠“至少一次”语义，存储层必须有唯一键或写入条件。保留策略通过分区过期执行，查询 API 返回 cursor，不做不受限制的全量翻页。继续追问跨区容灾时，先说明 RPO/RTO，再选择异步复制和明确的读区域，避免把所有写入同步到每个区域。
第四面：项目深挖与协作
题目：讲一次你把一个运行不稳定的批处理任务拉回正常的经历。面试官接着问：最初的判断哪里错了，为什么没有另起一套实现，怎样证明修复有效？
解答思路：按“现象、证据、决定、结果”说。现象用失败率或延迟描述，证据给出日志、指标或复现条件；决定解释保留旧链路的原因；结果要有上线后的观测窗口。若修复涉及重试，明确区分可重试错误和数据错误，并说出幂等键放在哪里。不要把团队成果全揽到自己身上，直接说明你负责的范围和协作接口。
准备时怎么排时间
- Coding 题先用 5 分钟重述输入、复杂度和反例，再进入实现。
- 实现题准备一套自己的接口草图：状态放哪里、错误怎么返回、测试怎么插入。
- 系统设计开场先问数据保留期、峰值和一致性要求，白板上先画写入与查询两条路径。
FAQ
Databricks VO 的实现轮要准备什么？
把语言里的集合、迭代器、异常、测试和对象边界练到能边写边解释。只会给算法贴模板，遇到链式接口或状态对象时会很被动。
系统设计里先讲组件还是先讲数据？
先定数据量、访问模式和正确性规则，再给出组件。这样每个队列、缓存或索引都有理由，不会变成名词堆砌。
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