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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 2.560 offene Stellen mit Spark, 2.363 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. 36% der Anzeigen erlauben vollständige Remote-Arbeit. Unten die gemessene Nachfrage nach Spark.

2.560
offene Stellen
$7.500
Median $/Monat
437
beobachtetes Angebot
36%
remote

Der Markt für Spark hat derzeit 2.560 offene Rollen, davon 2.363 frisch beobachtet. Median salary $7.500/mo. Observed candidate pool — 437.

36% der Anzeigen für Spark erlauben vollständig Remote-Arbeit; der Anteil berücksichtigt nur Anzeigen mit angegebenem Arbeitsformat.

⚠ Gehalt bekannt bei 255 von 2560 Stellen; Remote-Anteil aus 2066 mit angegebenem Arbeitsformat; 2363 als frische Beobachtungen gezählt; Trend und Besetzungsschwierigkeit werden nicht gezeigt

Nachfrage und beobachtetes Angebot

Offene Nachfrage2.560
Beobachtetes Angebot437

⚠ zu einer Stelle passende Kandidaten werden noch nicht gezählt: gezeigt werden Nachfrage und der beobachtete Pool

Gehaltsverteilung

Jeder Zehnte verdient unter $4.157, jeder Zehnte über $17.583. Die Hälfte des Markts liegt zwischen $5.750 und $14.166. Stichprobe: 255.

Das Histogramm der Gehaltsspannen für Spark postings berücksichtigt nur Anzeigen mit ausdrücklich angegebener Vergütungsspanne; der Median wird über dieselbe Stichprobe berechnet.

Geografie der Nachfrage

LandStellen
US711
PL362
IN220
GB150
CA75
RU74
DE67
BR47
SG36
HK34

Die meisten Stellen für Spark gibt es in den USA (711 Positionen).

⚠ nur Stellenzahlen: Gehalt nach Land wird nicht veröffentlicht

Wird zusammen verwendet mit

python 1.610sql 1.193cloud 956databricks 894pyspark 815azure 668aws 665java 408kafka 351airflow 334hadoop 321scala 306

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

RolleStellen
Daten1.320
ML/AI342
Backend133
Architekt94
Fullstack65
DevOps62
AI Engineer60
Analytics Engineer49
Platform Engineer43
Produkt40

⚠ die Kategorien `Other` und `IT` sind als Nicht-Rollen ausgeschlossen

Nachfrage nach Level

LevelStellen
senior853
Principal180
lead160
middle145
junior95

Auf Senior und höher entfallen etwa 83% der 1.433 Anzeigen für Spark mit angegebener Stufe.

⚠ nur die Nachfrageseite: das Level des beobachteten Pools ist größtenteils unbekannt

Arbeitgeber

Die Nachfrage verteilt sich auf 1.090 Arbeitgeber. Der größte steht für 2.2 %, die Top Ten für 12.8 %; die übrigen 87.2 % sind Long Tail.

AnteilWert
Top-12.2%
Top-35.2%
Top-1012.8%
Long Tail87.2%

⚠ Namen werden nicht angezeigt: Personalvermittler und Endarbeitgeber werden vom Klassifikator noch nicht unterschieden

Wo Zorky diesen Markt sieht

Beobachtet in 107 Quellen; die größte steht für 26.1 % — dieser Markt hängt nicht an einem einzigen Kanal.

Anzeigen für Spark kommen überwiegend aus ATS & Karriereseiten sowie Jobbörsen & Aggregatoren.

Neueste Ausschreibungen

Alle Stellen →

Benachbarte Märkte

PythonSQLDatabricksAzureAWSJava

⚠ 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 2026-10-27

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 2.560 offene Stellen, die Spark nennen; Spark taucht selten im Stellentitel auf — es ist Teil des Profils von Data Engineers, ML-Engineers und Data Architects.