随着25届秋招结束，26届的小伙伴们已经按捺不住了，有些同学已经疯狂开始刷项目、刷八股、刷编程、刷实习了，哨哥赶紧就开始更新26届的实习校招信息啦！以现在的就业形势压力、减少信息差确实很重要，赶紧跟着哨哥开工吧！【哨哥的往期热帖推荐】：★ 哨哥置顶帖：如何从零准备到收获offer★ 历届求职黑名单：毁意向毁约裁员黑名单★ 25届招聘信息更新：实习&校招社招信息汇总★ 感兴趣银行等金融科技：哨哥的金融科技学习笔记★ 银行等金融科技&国企求职：金融科技&国企校招攻略（记得关注哨哥，跟踪互联网&国央企的招聘~）一、银行等金融科技 & 国企央企（实习...

兄弟们选哪台呀

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...