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...

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简历一直在优化，为什么越优越少

有一个字节的HR突然来加我，我之前确实投了字节的简历，但是不是这个部门的，据说是从池子里捞的简历，来联系我进行面试，我问没有笔试测评吗，他说在面试环节里会有手撕环节，我还挺慌的，不知道这个靠不靠谱，感觉准备的也不是很好，听说字节会脏面评，这到底是啥情况啊