问题一：MillWheel/Cloud DataFlow 架构设计中为何需要节点持久化低水印？
MillWheel/Cloud DataFlow 架构设计中为何需要节点持久化低水印？
参考回答：
在 MillWheel/Cloud DataFlow 的架构设计中，节点持久化低水印是为了在节点故障时能够快速恢复状态，从而保障数据处理的 Failover 速度。此外，全局的水印汇聚可以更好地评估引擎当前的数据处理进度，以便在计算延迟和准确性之间做出权衡。
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问题二：中心化上报低水印的方式对 MillWheel/Cloud DataFlow 有何影响？
中心化上报低水印的方式对 MillWheel/Cloud DataFlow 有何影响？
参考回答：
中心化上报低水印的方式会导致 IO 开销增加，进而造成流处理延迟的上升。然而，这种方式也是必要的，因为 Cloud DataFlow 中的算子是动态分区的，数据源非常复杂，需要更复杂的低水印生成机制来保证完整性推理的正确性。
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问题三：Apache Flink 的完整性推理方案是如何设计的？
Apache Flink 的完整性推理方案是如何设计的？
参考回答：
Apache Flink 的完整性推理方案设计思路源于 DataFlow 模型，核心围绕低水印设计。生产阶段，Flink 程序可以在源节点或专用水印生成节点中生成水印，基于进入引擎的流数据或其他数据源信息（如 Kafka 分区、偏移量或时间戳等）来计算水印。传播阶段，水印作为特殊元数据消息与常规流数据一起发送给下游节点，下游节点取所有输入水印的最小值作为当前节点的水印，并更新转发大于前一个水印的新水印以保持完整性信号的严格单调性。消费阶段，当水印抵达节点时，会触发一系列定时器，结果发送到下游，新的水印值广播到所有下游节点，实现分布式应用的状态同步。 
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问题四：Apache Flink 中节点不持久化低水印有何影响？
Apache Flink 中节点不持久化低水印有何影响？
参考回答：
在 Apache Flink 中，由于节点不持久化低水印，当节点发生故障时，整个 Pipeline 必须从上一个检查点开始恢复，故障节点的低水位线将设置为低值常量，直到节点在其所有输入边上收到新的低水印消息后才会被重新设置。这种设计带来的优势是 Flink 端到端的数据处理延迟较低，但缺点是故障恢复（FO）的时间比使用持久化低水印的引擎（如 MillWheel/Cloud DataFlow）长。
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问题五：Apache Kafka Streams 为何没有使用低水印方案进行完整性推理？
Apache Kafka Streams 为何没有使用低水印方案进行完整性推理？
参考回答：
Apache Kafka Streams 没有使用低水印方案进行完整性推理，主要是因为其提出了“持续增量处理流表”模型，通过逐步更新表中结果并发出中间结果，使得关闭窗口的概念变得不那么重要。此外，工程师们认为 DataFlow 模型中的低水印方案过于复杂，需要更简洁和直观的完整性解决方案。因此，Apache Kafka Streams 采用了宽限时间的方案来解决完整性问题。 
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