快手实习一周有感

👋个人背景：垃圾211+4年java工作经验👏offer1：宁德时代，强度差不多896，工资为n * （15-18）+ 住房补贴750 + 地方补贴1200，医社保公积金全额，公积金8%💯offer2：科大讯飞，强度差不多995，工资为（n+4）*（15-18）+住房补贴1000 + 每个季度绩效考核，医社保公积金基数n-6，公积金系数10%🌱offer3：天翼交通，强度差不多985，工资为（n+2）* 14+每个月餐补1200+住房补贴400+大节600，医社保公积金全额，公积金系数12%

hr的话一句都不能信，本来商量好了可以延迟入职，结果一个月后问hr却说不能入职了，真踏马沙雕公司，说啥人满了，同意了又反悔还不直接说，我不问他就不说，没信用  #泓齐网科#

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...