Spark: рынок
Apache Spark — главный движок распределённой обработки больших данных: пакетные конвейеры, стриминг, SQL над озером данных и подготовка признаков для ML. В базе 2 379 открытых вакансий со Spark, 2 248 — свежие. Чаще всего Spark спрашивают у data-инженеров через PySpark; Databricks и облачные сервисы (EMR, Dataproc, Synapse) сделали его стандартом lakehouse-платформ. Основной спрос формируют роли Data, ML/AI и Backend. Рядом в требованиях чаще всего стоят Python, SQL и Databricks. Полную удалёнку допускают 36% объявлений. Ниже — измеренный спрос на Spark.
На рынке Spark сейчас 2 379 открытых вакансий, из них 2 248 со свежим наблюдением. Медианная зарплата $7 125/мес. Наблюдаемый пул специалистов — 434.
Полную удалёнку допускают 36% вакансий с Spark; доля считается только по объявлениям, где формат указан.
⚠ зарплата известна у 173 из 2379 вакансий; доля удалёнки — от 1910 с указанным форматом; свежими наблюдениями считаются 2248; тренд и сложность найма не показываются
Спрос и наблюдаемый пул
| Открытый спрос | 2 379 |
| Наблюдаемый пул | 434 |
⚠ подходящих под вакансию кандидатов пока не считаем: показаны спрос и наблюдаемый пул
Распределение зарплат
Каждый десятый получает менее $4 157, каждый десятый — более $17 600. Половина рынка укладывается в $5 787–13 068. Выборка: 173.
Гистограмма вилок по вакансиям с Spark строится только по объявлениям с явно указанной вилкой; медиана считается по той же выборке.
География спроса
| страна | вакансий |
|---|---|
| US | 729 |
| PL | 314 |
| IN | 184 |
| GB | 141 |
| DE | 69 |
| CA | 63 |
| RU | 60 |
| BR | 40 |
| HK | 30 |
| NL | 30 |
Лидер спроса на Spark — США (729 позиций).
⚠ только число вакансий: зарплата по странам не публикуется
С чем используется вместе
Рядом с Spark в требованиях чаще всего стоят Python, SQL и Databricks. Databricks в соседях — самая частая среда, в которой Spark используют сегодня.
В каких ролях встречается
| роль | вакансий |
|---|---|
| Data | 1 282 |
| ML/AI | 271 |
| Backend | 109 |
| DevOps | 73 |
| Architect | 61 |
| Fullstack | 58 |
| AI Engineer | 46 |
| Analytics Engineer | 45 |
| Platform Engineer | 35 |
| QA | 32 |
⚠ корзины `Other` и `IT` исключены из состава как не-роли
Спрос по уровням
| уровень | вакансий |
|---|---|
| senior | 783 |
| principal | 171 |
| lead | 157 |
| middle | 111 |
| junior | 53 |
Senior и выше — около 87% из 1 275 вакансий с Spark и размеченным грейдом.
⚠ только сторона спроса: грейд наблюдаемого пула неизвестен у большинства
Работодатели
Спрос распределён между 956 работодателями. На крупнейшего приходится 2.7%, на десятку — 14.8%; остальные 85.2% — длинный хвост.
| доля | значение |
|---|---|
| крупнейший | 2.7% |
| топ-3 | 6.3% |
| топ-10 | 14.8% |
| длинный хвост | 85.2% |
⚠ имена не показываются: кадровые агентства и конечные работодатели пока не различаются классификацией
Откуда Zorky видит этот рынок
Наблюдение идёт из 102 источников; на крупнейший приходится 28.3% — рынок не держится на одном канале.
Вакансии с Spark приходят в основном из классов источников «ATS и карьерные сайты» и «джоб-борды и агрегаторы».
Свежие вакансии
- Contract Data Engineer · HK
- Data Engineer · PL · $6 500
- Azure Platform Architect · PL
- Data Engineer (Mid Level) · IN
- Data Architect · US
- Senior Software Engineer · US
- Lead Solutions Architect – MedTech (Strategic Account) · NL
- Full Stack / Big Data Engineer Agentic AI · US
Соседние рынки
⚠ соседние рынки для сравнения ещё не определены
Как это посчитано
- Вакансия
- открытая вакансия, прошедшая гейт качества и содержащая не менее двух технологий
- Наблюдаемый кандидат
- кандидат, чей стек содержит эту технологию; агрегат, без единой записи наружу
- Подходящий кандидат
- пока не считается
- Окно
- открытые вакансии на момент сборки снимка
О данных
- Некоторые разрезы скрыты: по ним пока недостаточно полноты данных.
- Статистика строится только там, где выборка проходит порог качества.
- Отсутствие блока не означает нулевое значение.
Сейчас скрыто разрезов: 7.
Данные на 2026-10-20
Частые вопросы
Частые вопросы о рынке Spark — короткие ответы по данным этого же среза.
Что спрашивают про Spark на собеседовании data-инженера?
Ленивые вычисления и план выполнения, партиционирование и shuffle, broadcast-join, борьбу с перекосом данных (skew), кэширование, форматы хранения (Parquet, Delta), Structured Streaming.
PySpark или Scala для Spark?
На рынке заметно чаще PySpark — он входит в стандартный набор data-инженера. Scala встречается в командах, где важна производительность и пишутся собственные расширения.
Велик ли рынок Spark?
В срезе 2 379 открытых вакансий со Spark; сам Spark редко стоит в заголовке вакансии — он входит в профиль data-инженера, ML-инженера и архитектора данных.