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...

如图😅

不是哥们，想白嫖就直说啊😅 #职场破防瞬间#

面试问了下实习项目，职责是什么登录使用jwt，为什么不使用Auth2（jwt更加轻量...,面试官反问那么扫码关注微信公众号登录不是更好吗？脑子不够用了... ps:事后想起来，公众号没申请企业资质（>_<）除了jwt你还知道其他的登录方式吗（Cookie seesion oAuth,）消息队列你使用的是RocketMQ，为啥使用这个（主流就Rabbit/Rocket/kafka,说了下RocketMQ相比其他的优势）RocketMQ消息丢失会怎么办(这里说的有些混乱，首先是RocketMQ的重试机制，然后是发送消息的异步，MQ消息补偿)你定时任务使用的是线程池，定时任务是怎么实现...