盒马笔试

🙋🏻‍♀️面试： 一共四面，其实只用三面，中间自己争取从偏前线的岗位往中台策略转，所以额外再增加了一面；可能本地生活这块业务确认，挺紧凑的，听HR说很长没看到面试结果全A的候选人了。 🙋🏻‍♀️入职： 接offer👉🏻背调👉🏻结果确认👉🏻到岗前填信息👉🏻入职当天参与培训领电脑👉🏻到用人部门**。嗯😐非常长，长到不想再来一遍那种🥹那种接了offer好像又没接的感觉，家人们谁懂！ 🙋🏻‍♀️工作体验： 啊就是非常的卷…晚上十点可能才有机会下班，入职前第一周了解到，我们部门实习生两三个月来都是十一二点下班🥹怎么说呢工作日是不配拥有生活的，那种洗头都觉得懒，玩手机...

找不到工作啊兄弟们，有没有支招的#牛客创作赏金赛##没有合适的工作，你会先找个干着，还是考公考研#

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...