秋招之后

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#

接近12月中旬，各大厂都陆续开奖，本周牛客薪资榜单也准时送达（请滑到图片处）本周开奖公司有——华为、快手、百度、美团、京东、拼多多、滴滴、比亚迪、虾皮、字节、腾讯、得物、阿里云、宁德时代、中国移动研究院、科大讯飞、新凯来、美的、理想汽车、德赛西威等公司（此榜单仅整理在牛客发布的薪资，不代表所有企业薪资排行）华为篇幅有限，图中仅为【华为】部分信息，牛客已收集300+一手薪资爆料扫码入群，参加offer比对吧快手百度美团滴滴比亚迪在薪资揭晓后，毕业生们需要综合考虑以下问题，再签约，通常包括：1. 薪资水平：毕业生会关注自己的起薪是否符合预期，以及与同行业、同地区的其他公司相比如何...

虽然我已经签了offer，但至今仍在思考公司为何选择了我。面对不同的面试官，同样的问题却得到了不同的反馈，似乎每个公司都有自己的标准。职业规划显得尤为重要，然而很少有人告诉我们该如何走这条路，导致我走了不少弯路。实习经历也至关重要，很多面试问题都围绕这点展开。心态更是关键，面对竞争，我感到焦虑，但我明白，保持积极，努力投递，或许好运就会降临。加油吧大家！