问题一：完整性推理对引擎本身的状态管理有何用处？
完整性推理对引擎本身的状态管理有何用处？
参考回答：
完整性推理对引擎本身的状态管理很有用，例如Apache Spark Structured Streaming和Kafka Streams使用类似的延迟算法（事件时间-固定的过期时间）对计算过程中的状态存储进行回收，以降低内存的消耗。这种完整性推理帮助引擎更高效地管理其内部状态。
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问题二：什么是流计算引擎中完整性推理的形式化定义？
什么是流计算引擎中完整性推理的形式化定义？
参考回答：
流计算引擎对完整性的推理能力，可简单描述为系统需要能够产生一种完整性信号Signal，以某种方式广播至整个数据流拓扑。拓扑中的每个算子（Operator）需要根据此信号，来同步当前自身的数据处理进度。具体地，对于任意事件e ∈ E(t)，其中E(t)是t时刻以来的输入集合，存在Signal(t) < ET(e)，其中ET(e)是事件e的事件时间。
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问题三：完整性信号Signal是如何计算的？
完整性信号Signal是如何计算的？
参考回答：
完整性信号Signal可以通过某种算法F结合当前数据源输入E(t)、引擎状态State(t)等共同计算得到。一般地，Signal(t)可以表示为从(t-n, t)之间所有事件的事件时间最小值，即Signal(t) = F(E(t), State(t)) = Min{ET(e) | e ∈ E(t) - E(t-n)}。
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问题四：为什么完整性信号Signal要小于事件的事件时间ET(e)？
为什么完整性信号Signal要小于事件的事件时间ET(e)？
参考回答：
完整性信号Signal小于事件的事件时间ET(e)是为了确保算子可以通过此信号结合事件的逻辑时间（即事件时间），推断目前输入集合E(t)的数据是否完整。只有当Signal(t)小于ET(e)时，算子才能确定在t时刻之前的事件e已经完整到达，从而进行正确的处理。
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问题五：在流计算中，完整性信号Signal的生成有哪些常见的算法实现？
在流计算中，完整性信号Signal的生成有哪些常见的算法实现？
参考回答：
在流计算中，完整性信号Signal的生成有多种常见的算法实现，包括：①取一段时间内排序后的事件时间的最小值作为信号量；②统计过去一段时间内事件时间的最小值作为信号量；③始终从事件时间中减去一个固定大小的数值，作为完整性的信号量。这些算法分别对应了工程上三种完整性推理方案实现：重排序、低水印和宽限时间。
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