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...

不打算干前端了这几个月好好的玩一玩 #0offer是寒冬太冷还是我太菜#

继深信服给我调剂到技术支持之后更大的耻辱出现了不过我也是第一次知道接受调剂不能乱点不去也罢了，说是改不回来

后端面试经验：‌HTTP 与 HTTPS：简述 HTTP 与 HTTPS 的区别。MTU 设置：MTU 如何设置？过大过小会有什么后果？TCP 和 UDP：说明 TCP 和 UDP 的区别以及应用场景。TCP 可靠传输：TCP 为什么可以保证可靠传输？TCP 粘包问题：TCP 传输数据时，如何区分边界，也就是如何解决粘包问题？C++ 智能指针：C++ 智能指针有哪些种类？智能指针升级是怎么回事？C++ 模板：请解释一下 C++ 模板的概念和作用。C++ 动态内存分配：C++ 中动态内存分配有哪些方式？Java 垃圾回收：讲一下 Java 垃圾回收的原理和机制。Java 运行过程：描述 Java...