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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自我介绍你觉得你和别人比，优势在哪？C++的STL的map的底层是什么红黑树和平衡二叉树的区别和应用场景STL的哈希表的底层，扩容时是怎么操作的？（这我实在是没搞懂。扩容不是直接扩大桶数吗）HTTP协议在哪一层，GET和POST的区别TCP的4次挥手过程，3次行不行进程线程的区别图的广度、深度遍历是怎么遍历的讲一讲Linux的 I/O 复用技术代码：1）反转链表 （秒了） 2）螺旋矩阵打印（寄了）场景题目：万亿个int，怎么找前100个大的？反问