问题一：CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点？
CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点？
参考回答：
CUMULATE窗口函数的优点包括使用窗口结束时间作为横坐标，确保每个点的纵坐标是对应时间点的累计值，使曲线在回溯历史或作业failover时都能完全还原，且分维度值相加等于总维度值；同时，使用两阶段聚合防止distinct key倾斜，输出append流，避免自增曲线上的凹坑。
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问题二：什么是Dynamic Cumulate Window？
什么是Dynamic Cumulate Window？
参考回答：
Dynamic Cumulate Window是为了解决特定曲线类需求（如直播间累计指标）而设计的，其窗口大小不固定，由直播间的开播关播时间决定。它有两个必选参数：时间属性列和窗口步长，以及一个可选参数窗口gap，用于定义多久无数据则视为窗口结束。
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问题三：如何在Flink SQL中使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线？
如何在Flink SQL中使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线？
参考回答：
在Flink SQL中使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线时，需要设置窗口的步长（如1分钟）和gap（如60分钟），Group key是直播间ID，时间戳使用窗口的结束时间。这样，当直播间连续一小时无数据流入时，则认为关播，并输出累计UV。 
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问题四：Window Table-valued Function (Window TVF) 在Flink SQL中扩展了哪些功能？
Window Table-valued Function (Window TVF) 在Flink SQL中扩展了哪些功能？
参考回答：
Window TVF在Flink SQL中扩展了窗口算子，包括TopN、关联和去重等功能，并支持单独的Window TVF查询语句。这些扩展功能使得用户能够用Flink SQL实现更复杂的业务逻辑。
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问题五：如何使用Window TVF实现复杂业务逻辑？
如何使用Window TVF实现复杂业务逻辑？
参考回答：
使用Window TVF实现复杂业务逻辑时，可以首先进行窗口聚合得到基础数据，然后通过窗口关联、TopN等算子进一步处理数据，最终得到所需的业务指标。例如，统计当天最热销的100件商品的销售额和买家数，并关联主播的销售情况。
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