简介
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
Beam每6周更新一个小版本。
编程模型
- 第一层是现有各大数据处理平台（spark或者flink）,在Beam中它们也被称为Runner。
- 第二层，是可移植的统一模型层，各个Runners将会依据中间抽象出来的这个模型思想，提供一套符合这个模型APLs出来，以供上层转换。
- 第三层，是SDK层。SDK层将会给工程师提供不同语言版本的API来编写数据处理逻辑，这些逻辑就会被转化Runner中相应API来运行。
- 第四层，是可扩展库层。工程师可以根据已有的BeamSDK，贡献分享出更多的新开发者SDK,IO连接器，转换操作库等等。
- 第五层，我们可以看作是应用层，各种应用将会通过下层的BeamSDK或工程师贡献的开发者SDK来实现。
- 第六层，社区。
窗口将无边界数据根据事件时间分成一个个有限数据集。我们可以看看批处理这个特例。在批处理中，我们其实是把一个无穷小到无穷大的时间窗口赋予了数据集。
水印是用来表示与数据事件时间相关联的输入完整性的概念。对于事件时间X的水印是指：数据处理逻辑已经得到了所有时间小于X的无边界数据。在数据处理中，水印是用来测量数据进度的。
触发器指的是表示在具体什么时候，数