为什么传统算法不再奏效？为什么要去借助抽象的数据处理描述语言？希望在后面的学习过程中，你能一直带着这些问题出发。”

在 Spark 2.3 中，流与流的 Join（Stream-stream join）被正式支持。这样的 Join 难点就在于，在任意一个时刻，流数据都不是完整的，流 A 中后面还没到的数据有可能要和流 B 中已经有的数据 Join 起来再输出。为了解决这个问题，我们就要引入”

数据处理描述语言部分完全可以和后面的运算引擎分离了。有向图可以作为数据处理描述语言和运算引擎的前后端分离协议。”

同时，每一个数据都是有两种时域的，分别是事件时间和处理时间。我们在处理无边界数据的时候，因为在现实世界中，数据会有延时、丢失等等的状况发生，我们无法保证现在到底是否接收完了所有发生在某一时刻之前的数据。所以现实中，流处理必须在数据的完整性和数据处理的延时性上作出取舍。Beam 编程模型就是在这样的基础上提出的。”