秋招第三弹第四弹富途谈薪和度小满意向

4.23 搜索部门测开一面4.24 搜索反馈不合适，直接给推到了支付部门重新一面4.28 支付测开重新一面4.29一面过约5.6号早11二面5.5 面试官临时有事改到晚上八点半二面5.6晚上八点半支付测开二面焦急等待中，一共三轮技术一轮hr面许愿三面

末9硕投中厂，上来就被说简历都不要，这是什么行情啊，给我个实习吧

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...