一个摄取gzipped文本文件的Dataflow作业使用SideInputs来连接数据，并将错误写入死信队列，但作业运行时间比预期要长。哪项更改可以加快管道速度？

将SideInput替换为CoGroupByKey可以显著提高性能，因为SideInput在Dataflow中通常会导致全量数据复制到每个worker，这对于大型数据集而言效率低下且耗时。CoGroupByKey则通过将具有相同键的数据分组，并将其发送到同一个worker进行处理，从而避免了数据复制，实现了更高效的分布式连接。 其他选项： 将输入文件切换为压缩的Avro格式：虽然Avro是高效的二进制格式，但它主要优化了存储和读取效率，对Dataflow连接操作的性能提升有限，尤其是在SideInput本身是瓶颈的情况下。 减小批处理大小：这通常会增加作业的开销，因为需要处理更多的批次，反而可能降低整体吞吐量。 重试抛出错误的记录：这与管道的性能优化无关，而是错误处理策略。