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这是之前在处理一个实时流数据上碰到的。 之前背过很多，类似的关于高并发问题的一些官样文章。初读起来，总感觉索然无味。好像和幼儿园里把大象放进冰箱里的故事一样。 在业务中碰到的情况很特别。 同一个用户，会在同一个时间点有多条订单，即使把时间精确到 00:00:00，依然发现无法区分。前辈提醒后，才发现这其实是一种高并发的情况。 在Flink实时流里，通常碰到高并发的情况下，会进行一次打乱操作。在SQL任务中，我忘记进行了这种操作，后来发现其实是有这样的key by 参数。 大约可以这样处理。 在处理的时候，通过key by 的操作，会将并发数据存储同一个kaf...

从未见过如此厚颜无耻之人！算了，确实也没少见...祝 早日倒闭！

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1. 请先做一个简单的自我介绍，着重讲讲你和新媒体运营岗位的匹配度。2. 在过往的运营工作中，有没有遇到过数据不理想的情况，你是怎么分析和解决的？3. 假如你负责的新媒体账号粉丝增长缓慢，你会采取哪些创新的策略来提升粉丝量？4. 请用三个词来形容你自己，并结合具体事例说明一下。5. 在之前的实习中，哪件事让你觉得最有成就感？6. 如果在工作中与团队成员产生了意见分歧，你会如何处理呢？7. 运营如何挖掘潜在用户并进行用户唤醒？8.对于这个新媒体运营岗位，你有什么想问的吗？