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...

一上来就要白嫖我笔记，简历都没发，某苏州20人小厂

#求职#

一面 35min经典自我介绍。长达25min的项目问题。（我PDF简历上贴了演示链接，但是面试官说打不开？？？）一个向量绕一个点怎么旋转？（这里我说我不会图形学，所以跳过了）那你了解点积和叉积吗，简单说说看看？应用场景？了解协程吗？协程是异步还是同步？项目里面有用到协程吗？你项目里面用到了接口吗？一个逻辑题：斗地主中的“飞机”怎么判断？你怎么设计数据结构来解决这个问题？那假设现在是有“癞子”的情况呢？（然后我BalaBala讲了一堆，看面试官最后的说法，大概说对了）。反问环节。请问贵公司对于鱼苗夏令营是一个怎么样的安排，参加夏令营的同学们会学习到什么知识？听说贵公司不止在研保卫萝卜，请问还有哪...