为啥字节只显示投递成功？

现在只有一个完整的项目。对vue2还不熟悉，是否需要着重去学习了。

淘天 秋招 java开发 一面面经（摘自优秀牛油！）#软件开发笔面经#八股盛宴，狠狠品尝实习过程中有没有遇到过技术难题，怎么解决的？有没有了解到固定线程池，使用场景及优劣。使用线程池会有什么限制？线程池有哪些拒绝策略？黑马点评，秒杀逻辑实现Redis的数据结构有哪些，RDB和AOF备份的区别，过期删除策略，内存淘汰策略Redisson分布式锁实现原理，看门狗机制ThreadLocal的原理，内存泄漏问题，线程池使用ThreadLocal的注意事项HashMap是否线程安全，get的流程，底层结构，高并发下会出现哪些问题？对应的线程安全类有哪些？有什么区别？Mysql有哪些引擎？Innodb引擎...

呀嘞呀嘞，事情开始变得有趣起来了。。

在Spark分布式计算的世界里，数据倾斜是个让人头疼的老大难问题。简单来说，它指的是在并行处理任务时，数据分布不均衡，导致某些任务背负了过重的工作量，而其他任务却轻松得像在度假。这种失衡不仅拖慢了整体计算速度，还可能引发内存溢出甚至任务失败，严重影响Spark应用的性能和稳定性。一、数据倾斜是什么？它长啥样？在Spark的分布式环境中，数据倾斜（Data Skew）是个常见的“拦路虎”。它发生在数据分布不均时，某些分区或任务处理的数据量远超其他部分，导致负载失衡。想象一下，一个团队干活，大部分人几分钟就搞定任务，而一两个人却要加班到深夜——这就是数据倾斜的真实写照。典型表现数据倾斜的“症状”其...