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在大数据处理的浪潮中，Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力，成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控，还是金融交易的风控系统，Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而，开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事，尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时，调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下，你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序，部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了？还是计算逻辑有偏差？又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈？这个时候，如果没有有...

投了 500多份简历0面试，这到底是为什么，希望大佬能帮忙看看，谢谢佬了😭心态崩了😭

凉经，发出来攒一下人品部门：数据平台部岗位：Java一面自我介绍个人项目介绍实习选一个最具有挑战性的介绍一下。SQL优化详细讲讲SQL优化 (吟唱5分钟)进一步的优化空间缓存异步算法，买卖股票的最佳时机，2分钟秒了面试官说我写太快了，再出一道题😂手写阻塞队列，15分钟取和拿分别加锁元素为空的时候消费者阻塞容量满的时候生产者阻塞HashMap底层实现怎么判断两个元素相同：hash值 + equalsReentrantLock和synchronized区别synchronized锁升级过程JVM内存结构，垃圾回收介绍一下g1g1和其它垃圾回收器区别（没答好）最大的区别是什么CMS和g1区...