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...

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1、请用1 - 2分钟做一个简单的自我介绍2、在运营工作中，你是如何思考和设计策略的？3、结合岗位要求，讲讲你策划活动的思路，以及如何制造热度和复盘数据呢4、谈谈你在自媒体运营方面的经历和心得5、你为什么想来上海发展，又为什么选择蔚来呢😏6、如果负责的内容运营项目遇到数据不理想的情况，你会怎么调整策略呢7、对于蔚来重视“用户体验”的价值观，你能举例说说你在过往经历中是如何体现这一点的吗8、反问环节