问题一：Dynamic Table的流表二象性是如何支持的？
Dynamic Table的流表二象性是如何支持的？
参考回答：
Dynamic Table的流表二象性通过列存LSM Tree和Log两种不同的存储形式来支持，分别对应于Flink SQL的批（全量分析）和流（增量处理）两种模式，并通过Flink自身的Checkpointing一致性语义机制保证两种存储形式下的一致性语义。
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问题二：流式数仓的demo展示了什么典型场景？
流式数仓的demo展示了什么典型场景？
参考回答：
流式数仓的demo展示了在流作业实时OLAP分析发现业务逻辑有错后，如何批式做订正并实时支持OLAP查询更正的一个流批实时分析一体化的典型场景。
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问题三：Apache Flink ML 2.0的主要特点是什么？
Apache Flink ML 2.0的主要特点是什么？
参考回答：
Apache Flink ML 2.0的主要特点是实时离线一体化，以及与之相配套的实时离线一体化管理调度（Flink AI Flow）和执行。
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问题四：Flink ML 2.0有哪些新的亮点？
Flink ML 2.0有哪些新的亮点？
参考回答：
Flink ML 2.0的新亮点包括：基于DataStream的迭代计算框架支持更灵活的分布式同步和异步迭代；新版Flink ML pipeline API遵循Scikit-Learn风格；支持一体化的深度学习集成，可以拉起Pytorch和Tensorflow；流批一体能力使得Flink ML 2.0可以同时对接流和批的数据集。
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问题五：哪个talk详细介绍了Flink ML 2.0的架构演进？
哪个talk详细介绍了Flink ML 2.0的架构演进？
参考回答：
核心技术专场中“为实时机器学习设计的算法接口与迭代引擎”这个talk详细介绍了Flink ML 2.0的架构演进。
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