携程OC【已释放hc】

select device_id, gender, case when age < 20 then '20岁以下' when age >= 20 and age <= 24 then '20-24岁' when age >= 25 then '25岁及以上' else '其他' end as age_cut from user_profile

实习简历这样写，还要改什么吗

第二个项目推荐换成什么，轮子还是高并发微服务。26届的寒假实习到底是谁在干啊😭，双非一本身边感觉就一两个清醒点的，将近一半选择考研，其他要就业的也没看到有几个自学技术，基本都在摆烂或者就跟着课本学准备个期末考试，我这都算学的比较多的了😭，但看到牛客上各位佬的简历还有面试经历感觉已经落后很多了。大三上都结束了，没实习经历，最多可能就一段暑期实习了是不是废了😭真的是被信息差害了，大一c语言，大二上python，大二下java做课设的时候才开始了解前后端开发，暑假加上大三上才搞完技术栈弄了个微服务项目，然后在某音咨询还要被说大二干什么去了😭，大一大二身边的同学可能除了进实验室的没几个打破信息差，哪知道这些，大多数就是盲目跟风考研，害。求指导😭

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...