我正在开发我的第一个apachebeam管道来处理来自aws kinesis的数据流。我熟悉kafka关于如何处理消费者的偏移量/状态的概念，并且有实现apachestorm/spark处理的经验。
阅读完文档后，我成功地创建了一个工作beam管道，使用kinesio javasdk侦听aws kinesis数据流来转换和打印消息。但是，我想知道在apachebeam w.r.t.kinesio中如何处理以下区域的任何参考实现或指针-
如何在kinesis streams中唯一地标识使用者应用程序（类似于kafka中的使用者组id）——我说它基于apachebeam的应用程序名，并且任何使用kcl的使用者都在dynamodb中跟踪其状态，这是对的吗；Apache·比姆·凯西奥也是这样吗？
如何强制使用者开始处理数据流w.r.t.它的碎片从先前停止的位置开始，即在使用者重新启动或处理过程中出现任何错误异常的情况下（类似于偏移管理w.r.t.kakfa中的每个使用者groupid）。initialpositioninstream.trim\u horizon总是从最早的可用数据流开始，即使我在处理了来自kinesis流的少量数据之后重新启动管道。
ack如何在kinesis数据流中工作，即消费者如何在进一步增加碎片中的序列/位置之前，确认/更新使用getrecords（）提取的数据流所处理的检查点？是否有任何方法可以控制使用者应用程序中的这些行为，即何时成功确认消息以保存应用程序状态，以及在使用者重新启动时从这些位置开始？
处理数据流时业务异常（在管道中的任何阶段）对从kinesis流提取的后续数据的影响，即应用程序是否继续提取数据或停止进程。