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...

都是车企的面经，就一起整理出来吧。毕竟把目前比较知名的车企都投了一遍，也就只有这两家给了面试机会。首先是小米，这是人生中第一次面试，打得稀烂。使用了飞书面试，有自带算法考试界面。1、自我介绍2、问简历上面的：IIC、SPI、CAN、PWM精度——都能中规中矩的答出来3、八股：static、const、cast、指针函数和函数指针、指针常量和常量指针——cast我没接触，后面才知道是类型转换。4、Linux：进程间的交流、线程间的交流、TCP的具体实现。TCP回答的很烂，支支吾吾说了一点，而且面试之前还仔细看了这个。5、kill9和kill11是什么。——不会6、创建多线程的具体操作7、free...