而是某一类人，这类人对这个领域非常了解。比如，一个开发人员也可以是一个领域专家。假设你在一个公司开发和维护一个系统已经好几年了，但是这个系统的产品经理（PD）可能已经换过好几任了，这种情况下，我相信这几任产品经理都没有比你更熟悉这个领域。
高德通过自有海量的图像源，来保证现实世界的每一个新增的POI及时制作成数据。在较短时间间隔内（小于月度），同一个地方的POI 的变化量是很低的，如下图所示，只有“汤火功夫”POI是一个新增的挂牌。
早在2019年，玄铁910一面世就对外开放，同时首次开源低功耗微控制芯片设计平台“无剑100 Open”。此次全栈开源，为全球开发者提供了架构新选择，也将促进RISC-V技术和生态的进一步成熟。
软件领域通过开源实现商业成功的有Redhat，为什么芯片领域、硬件领域没有这样的成功案例？
在认识流计算系统一致性之前，我们需要精确定义流计算。流（Streaming）计算是一种在无边界数据（unbounded data）上进行低延迟计算的数据处理过程。相应的，批计算更准确的说法是有界数据（bounded data）的处理，亦即有明确
正确的结果贯穿着这整个流计算应用的始终：从输入、处理过程、输出，每一个环节都需要保证其自身的数据一致性，同时在整个流计算流程中，作为整体实现了端到端的一致性。
常见的非确定性计算包括使用了随机数、使用系统时间、字符串拼接等。如果流计算中存在非确定性的计算，则会给端到端一致性的实现造成很多困难，部分引擎并不能很好地支持此类场景。
对于每一个 O(t) 存储后， 恢复函数 R 的实现就简单多了：任务恢复时，将 O(t) 重新加载，使用 F 执行重算操作。
2 通用解法的工程实现
我们将端到端一致性问题的解法结合工程实践，分析一下通用解法下的若干实现场景。
uction」会对计算进行去重，因此即便进行了多次重算，但有且仅有一次重算的结果被输出给下游（下游算子或结果接受端），从整体上来看数据是满足一致性的，这也被称之为「Effective Determinism」。
我们将端到端一致性问题的解法结合工程实践，分析一下通用解法下的若干实现场景。
在通用解法中，我们需要存储每一次计算的中间结果，这对引擎的架构设计、配套基建能力有着很高的要求
