Spark: Markt
Apache Spark ist die wichtigste Engine für die verteilte Verarbeitung von Big Data: Batch-Pipelines, Streaming, SQL über den Data Lake und Feature-Aufbereitung für ML. Wir verfolgen 2.690 offene Stellen mit Spark, 2.453 davon frisch. Spark wird am häufigsten von Data Engineers über PySpark verlangt; Databricks und Cloud-Dienste (EMR, Dataproc, Synapse) haben es zum Standard von Lakehouse-Plattformen gemacht. Der Großteil der Nachfrage kommt aus Data-, ML/AI- und Backend-Rollen. Am häufigsten taucht es neben Python, SQL und Databricks auf. 35% der Anzeigen erlauben vollständige Remote-Arbeit. Unten die gemessene Nachfrage nach Spark.
Der Markt für Spark hat derzeit 2.690 offene Rollen, davon 2.453 frisch beobachtet. Median salary $7.625/mo. Observed candidate pool — 438.
35% der Anzeigen für Spark erlauben vollständig Remote-Arbeit; der Anteil berücksichtigt nur Anzeigen mit angegebenem Arbeitsformat.
⚠ Gehalt bekannt bei 284 von 2690 Stellen; Remote-Anteil aus 2150 mit angegebenem Arbeitsformat; 2453 als frische Beobachtungen gezählt; Trend und Besetzungsschwierigkeit werden nicht gezeigt
Nachfrage und beobachtetes Angebot
| Offene Nachfrage | 2.690 |
| Beobachtetes Angebot | 438 |
⚠ zu einer Stelle passende Kandidaten werden noch nicht gezählt: gezeigt werden Nachfrage und der beobachtete Pool
Gehaltsverteilung
Jeder Zehnte verdient unter $4.000, jeder Zehnte über $17.583. Die Hälfte des Markts liegt zwischen $5.750 und $14.166. Stichprobe: 284.
Das Histogramm der Gehaltsspannen für Spark postings berücksichtigt nur Anzeigen mit ausdrücklich angegebener Vergütungsspanne; der Median wird über dieselbe Stichprobe berechnet.
Geografie der Nachfrage
| Land | Stellen |
|---|---|
| US | 725 |
| PL | 389 |
| IN | 238 |
| GB | 153 |
| RU | 86 |
| CA | 83 |
| DE | 75 |
| BR | 49 |
| SG | 41 |
| NL | 36 |
Die meisten Stellen für Spark gibt es in den USA (725 Positionen).
⚠ nur Stellenzahlen: Gehalt nach Land wird nicht veröffentlicht
Wird zusammen verwendet mit
Spark tritt am häufigsten zusammen mit Python, SQL und Databricks auf. Databricks unter den Nachbarn ist heute die häufigste Umgebung, in der Spark läuft.
Rollen, die sie nutzen
| Rolle | Stellen |
|---|---|
| Daten | 1.400 |
| ML/AI | 370 |
| Backend | 138 |
| Architekt | 93 |
| DevOps | 65 |
| AI Engineer | 64 |
| Fullstack | 64 |
| Analytics Engineer | 54 |
| Platform Engineer | 44 |
| Produkt | 41 |
⚠ die Kategorien `Other` und `IT` sind als Nicht-Rollen ausgeschlossen
Nachfrage nach Level
| Level | Stellen |
|---|---|
| senior | 895 |
| Principal | 199 |
| lead | 166 |
| middle | 165 |
| junior | 98 |
Auf Senior und höher entfallen etwa 83% der 1.523 Anzeigen für Spark mit angegebener Stufe.
⚠ nur die Nachfrageseite: das Level des beobachteten Pools ist größtenteils unbekannt
Arbeitgeber
Die Nachfrage verteilt sich auf 1.166 Arbeitgeber. Der größte steht für 2.1 %, die Top Ten für 11.9 %; die übrigen 88.1 % sind Long Tail.
| Anteil | Wert |
|---|---|
| Top-1 | 2.1% |
| Top-3 | 4.9% |
| Top-10 | 11.9% |
| Long Tail | 88.1% |
⚠ Namen werden nicht angezeigt: Personalvermittler und Endarbeitgeber werden vom Klassifikator noch nicht unterschieden
Wo Zorky diesen Markt sieht
Beobachtet in 114 Quellen; die größte steht für 24.7 % — dieser Markt hängt nicht an einem einzigen Kanal.
Anzeigen für Spark kommen überwiegend aus ATS & Karriereseiten sowie Jobbörsen & Aggregatoren.
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Benachbarte Märkte
⚠ angrenzende Märkte zum Vergleich sind noch nicht definiert
So wird gemessen
- Stelle
- eine offene Stelle, die das Qualitäts-Gate passiert hat und mindestens zwei Technologien nennt
- Beobachteter Kandidat
- ein Kandidat, dessen Stack diese Technologie enthält; ein Aggregat — kein einziger Datensatz verlässt den Perimeter
- Matchbarer Kandidat
- noch nicht gezählt
- Fenster
- Stellen, die zum Zeitpunkt der Erstellung des Snapshots offen waren
Über die Daten
- Einige Aufschlüsselungen sind ausgeblendet: Die Datenabdeckung reicht noch nicht aus.
- Statistiken erscheinen nur, wo die Stichprobe eine Qualitätsschwelle passiert.
- Ein fehlender Block bedeutet nicht den Wert null.
Derzeit ausgeblendete Aufschlüsselungen: 7.
Datenstand 2026-10-29
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zum Markt für Spark — kurze Antworten aus demselben Datenausschnitt.
Was wird zu Spark in a data-engineer interview gefragt?
Lazy Evaluation und Ausführungspläne, Partitionierung und Shuffle, Broadcast Joins, Umgang mit Data Skew, Caching, Speicherformate (Parquet, Delta), Structured Streaming.
PySpark oder Scala für Spark?
PySpark ist auf dem Markt deutlich häufiger — es gehört zum Standardwerkzeug eines Data Engineers. Scala taucht in Teams auf, in denen Performance zählt und eigene Erweiterungen geschrieben werden.
Wie groß ist der Markt für Spark?
Der Ausschnitt erfasst 2.690 offene Stellen, die Spark nennen; Spark taucht selten im Stellentitel auf — es ist Teil des Profils von Data Engineers, ML-Engineers und Data Architects.