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...

考虑了几天还是先接了，过几天整理一下鹅厂面经。

请问这算是没戏了么？

4.21Boss投递 4.22约面一面1h（4.25）问题有些记不得了研究方向相关项目项目中使用过的JAVA并发线程池，乐观锁，悲观锁JAVA反射用过吗，举例HashMap的链表具体存储的是什么手撕：aabbbcc->bbbaaabb->aaa二面1h20min(4.29)开始给的压力很大，后面聊了会放松了讲一下自己的优势和项目的优势项目用过其他语言吗 python和java的区别点击网页后续不同层的网络协议项目中接口怎么写spring理解，IOC，AOP，依赖注入相对于IOC的关系Bean的生命周期list,set,map怎么查找值线程创建方法，比较优劣进程通讯方式进程生命周期死...