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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1) 自我介绍2) 保研or考研，为啥广东人去东北上大学3) 高考分数哪个科目比较擅长4) 高中数学和高等数学的学习方式的区别，感觉如何5) 怎么能在短期内发表ccf b类论文6) 科研中什么时候会有压力，怎么解决7) 介绍两个竞赛，其中得到的收获是什么？8) 唯品会和快手中得到的收获分别是什么9) 为什么会有时间这么早出来唯品会实习，又为什么能在短期内找到快手实习10) 为什么从快手离职11) 有投阿里云之外的其他公司吗12) 家人对你有什么期待13) base地的考虑（只有杭州base）