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

😭简历求拷打😭😭😭😭听劝这样的简历春招还有机会上岸中厂吗🤡编程技能的话大概就每个了解到50%吧复习一下能捡到70%应该太久没背了属于是每个知识点可以唠个5分钟，再深入就不会了后面两个分别是gpt和kimi的#投了多少份简历才上岸# #你的简历改到第几版了# #你已经投递多少份简历了# #春招# 引流用 #字节# #腾讯# #阿里#

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...