问题一：Apache Kafka Streams 为何没有采用低水印方案？
Apache Kafka Streams 为何没有采用低水印方案？
参考回答：
Apache Kafka Streams 没有采用低水印方案主要是因为其“持续增量处理流表”模型和追求更简洁直观的完整性解决方案的设计理念。Kafka Streams 允许在每个算子上配置宽限期来进行细粒度的完整性确定，而不是依赖全局的低水印时间戳。
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问题二：在 Spark Structured 中，为什么全局水印的设计可能会导致不正确的聚合结果？
在 Spark Structured 中，为什么全局水印的设计可能会导致不正确的聚合结果？
参考回答：
在 Spark Structured Streaming 中，全局水印的设计初衷是用于计算中的状态管理，而不是为了支持复杂的完整性推理。因此，当在数据流拓扑中进行链式聚合时（即下游聚合算子的输入是上游聚合算子的输出），使用全局水印可能会导致不正确的聚合结果，因为全局水印无法准确反映每个聚合阶段的进度。
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问题三：流计算引擎计算得到正确结果的关键是什么？
流计算引擎计算得到正确结果的关键是什么？
参考回答：
流计算引擎计算得到正确结果的关键在于引擎一致性和数据的完整性。引擎一致性是分布式应用的容错问题，而数据完整性保证了无序无界数据在流计算中有确定性的数据集。
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问题四：引擎一致性在流计算中具体指的是什么？
引擎一致性在流计算中具体指的是什么？
参考回答：
引擎一致性在流计算中实质上是分布式应用的容错问题，即确保在分布式环境下，即使出现故障，流计算引擎也能输出一致性的结果（状态）。
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问题五：数据完整性在流计算中的作用是什么？
数据完整性在流计算中的作用是什么？
参考回答：
数据完整性在流计算中保证了无序无界数据在流计算中有确定性的数据集，这在需要单个聚合结果、缺失检测、增量处理等场景中至关重要。
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