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#

还是0面

全志一面（技术面）面试时间：30分钟左右面试形式：视频面试1、让我自我介绍2、问我成绩，为啥研究成绩一般了？3、讲项目4、讲项目难点5、问了我一个跨时钟域的问题，100M时钟跨越到5M时钟，数据流，使用fifo，这样在5M时钟域会不会是duobit同时变化？格雷码的作用？6、问我静态时序分析？如果setup违例了应该怎么做？除了优化关键路径外?还可以怎么做？7、低功耗设计？设计人员可以做的低功耗设计本质上是尽量降低时钟频率的翻转。2、问了一个题，关于定点数加法的问题。全志二面（HR面）面试时间：18分钟左右面试形式：视频面试1、自我介绍2、怎么选一个公司3、你手头有什么公司的offer，4、你...