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...

请准备一份中英文自我介绍，重点介绍教育背景和行政相关工作、实习经历。平时有哪些兴趣爱好，这些爱好如何影响你的工作态度和能力？你对工作时间灵活性以及加班有什么看法？谈谈你对中芯国际行政专员岗位的职责理解，以及对中芯国际的了解。简述半导体工艺的基本流程以及关键技术。结合简历，讲讲过往经历中你负责的项目，你解决的问题、取得的成果，以及从中收获了什么。你认为半导体领域未来几年的发展趋势是怎样的？工作中若与团队成员意见不一致，你会如何处理？