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...

牛友们看看这次简历可以了吗#最后再改一次简历#

Hadoop 有哪些组件？请简要介绍Hadoop 是一个由多个核心组件构成的分布式计算框架，每个组件负责不同的功能模块，共同支持大规模数据处理。以下是主要组件及其核心作用：HDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，专为存储超大规模数据而设计。其核心特性包括：分块存储：文件被分割为固定大小的块（默认 128MB 或 256MB），分散存储在不同节点上。高容错性：通过多副本机制（默认 3 副本）确保数据可靠性。主从架构：包含 NameNode（管理元数据）和 DataNode（存储实际数据块）。YARN（Yet Anoth...