offer比较

1. 互联网大厂（稳定性高）字节跳动、腾讯、阿里巴巴、京东2. 互联网（头部企业）360（网络安全）、科大讯飞（AI+教育）、广联达（建筑信息化）、绿盟科技（网络安全）、奇安信（网络安全）、中兴通讯（通信设备）、芒果TV（视频平台）、映客（直播）、万兴科技（创意软件）3. 手机/硬件/科技（头部品牌）华为、荣耀、vivo、OPPO、小米、大疆（无人机龙头）4. 芯片/半导体/集成电路寒武纪（AI芯片）、紫光展锐（通信芯片）、澜起科技（内存接口芯片）、兆易创新（存储芯片）、龙芯中科（自主CPU）、晶晨半导体（多媒体芯片）、国民技术（安全芯片）、翱捷科技（通信芯片）5. 金融IT（银行科技部门及稳...

刚刚考完研，感觉没什么希望，还错过秋招了嵌软春招还有希望吗😭😭😭没希望转硬件了

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...