辉哥，面试的时候问了一个问题，不知道怎么更好回答，flink如何做到高效数据交换并行度       Flink可以通过增大并行度和slot操作来扩展程序整体的处理数据能力。分区策略  Flink通过分区策略（如按键分区）将数据高效分配到不同算子，减少跨节点的数据交换。     流水线（管道）传输：  采用管道式数据传输（每个节点都会有阶段性计算和过滤 剔除无关数据），每个算子按需处理数据，减少网络开销，能自动调整数据流速，避免慢算子成为瓶颈。动态资源分配       Flink 具有动态资源分配的功能，能根据使用情况自动调整计算和存储资源的分配。可以确保资源的有效使用，提高整体性能，降低内存瓶颈。Shuffle优化：       Pipelined Shuffle：使得数据在交换过程中可以持续流动，避免了等待整个数据集收集完成。容错机制：  使用Savepoint\Checkpoint确保数据一致性和恢复时高效的数据交换。 #校招#  #数据仓库#  #数据人的面试交流地#  #面试时最害怕被问到的问题#

25应届毕业生bg双9应用统计，有奖学金、优秀毕业生，熟悉Python、R、sql、Matlab已通过四六级，年级排名前15%有产品运营实习和数据分析实习拜托拜托🙏🏻

因为书太多了，打算把动手学系列的书清一清。主要赠书：动手学深度学习动手学机器学习动手学强化学习动手学自然语言处理动手学数据结构动手学计算机视觉有需要的评论 #人工智能#

不考虑薪资因素（两个薪资差不太多）作为应届生，从稳定性/工作氛围/未来发展角度，选哪个比较好呢？跪求大佬们留下宝贵意见🙏🏻