For implementers, backpressure adds complexity without providing guarantees. The machinery to track queue sizes, compute desiredSize, and invoke pull() at the right times must all be implemented correctly. However, since these signals are advisory, all that work doesn't actually prevent the problems backpressure is supposed to solve.
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随着企业数字化转型深入，Data + AI 一体化成为技术架构的核心方向。传统数据湖主要管理结构化与半结构化数据（如 Parquet、JSON），如今正向全模态统一治理演进，将图片、音频、视频等非结构化文件纳入湖仓体系，实现“一湖多源”统一存储与管理。同时，计算引擎从单一大数据工具扩展至支持 AI 场景 Spark、Ray 等分布式框架，推动开发平台向一站式、智能化发展。