鼠鼠历经了12个测评、17个笔试、19个面试后，终于有去处了，感谢瓴羊和团子。中间有段时间蚂蚁二面挂、美团二面挂，以及一系列连续一面挂，给哥们整麻了。还有有一段时间在忙中期答辩的事情，答辩当日凌晨2点还在做ppt，凌晨3点做的瓴羊测评，之前事情比较多一直在拖，基本就是卡ddl做的，然后答辩完下午做的笔试，如果当时睡了错过测评就得和瓴羊byebye了

一个小公司hr，在上海就给10k+，说话语气这么冲？是不会好好说话吗？现在太卷了，让这种🤡hr都能挑三拣四。#找工作时遇到的神仙HR##找工作中的意难平##牛客在线求职答疑中心#

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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...