科大讯飞笔试AI研发卷4

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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（不是）但我能转正，真的有我领导大半功劳！我们这批原本算是寒假日常实习，没有名额的，我也是抱着积累经验的想法，工作还算努力但年后，我们部门忽然离职了好几个人，HC就空出来了然后我的mentor反应很快，一复工就喊我准备转正材料全程帮我梳理数据、过答辩框架，学到非常多首先一个，教会我用「老板视角」思考问题：比如不再单纯完成任务，而是主动分析需求对部门OKR的贡献度；「向上管理」也是有技巧的：比如用周报量化产出（如“完成A需求”→“通过A需求提升用户活跃度10%”）等；第二个，就是鼓励我多多在部门会议上发言，提出建议（哪怕不成熟），但能让领导眼熟你，知道你；第三个，打磨最重要的转正答辩ppt...