蚂蚁集团 后端 薪资爆料

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...

终于赶在新年之前彻底结束了秋招前后参加了60多场面试，拿了大概17个offer，岗位跨度从管培、结构、声学、NVH、自动化到最后的精密仪器，也是很梦幻了#25届秋招总结#

select device_id, gender, case when age < 20 then '20岁以下' when age >= 20 and age <= 24 then '20-24岁' when age >= 25 then '25岁及以上' else '其他' end as age_cut from user_profile