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...

笨人BG中九+水硕，技术栈广而不深，尤其是java技术栈几乎是二月底才开始接触认真学的，微服务没学、消息队列没学。从三月底开始投，投了三十多家都是后端或大模型开发，陆陆续续面了二十场左右面试，最后拿下三个offer：滴滴、美团、云智。虽然没能去最想去的鹅，但也挺满意的。准备路线：一月底开始刷leetcode，基本就是刷了一遍代码随想录、hot100，面试150刷了一部分，后面就在刷面经里的题目了。项目是二月才开始准备的，做了一个后端项目和一个RAG项目，这部分实在太薄弱了，现在看来准备时间太少了，理解也不够深入。八股也是二月中旬开始看的，把小林coding看完再结合面经，个人感觉差不多...