一个 Dataflow 作业聚合时间序列指标并将其写入 Bigtable，但写入速度很慢，并且许多仪表板用户需要更新鲜的数据。哪两项操作可以改善写入延迟和并发性？

当 Dataflow 作业写入 Bigtable 速度慢且需要更新鲜的数据时，通常是由于处理能力或存储系统瓶颈造成的。 增加 Dataflow 工作器的最大数量（maxNumWorkers）可以直接提高 Dataflow 流水线的并行处理能力。更多的 worker 可以同时处理数据，从而加速数据聚合和写入 Bigtable 的过程，减少延迟。 向 Bigtable 集群添加节点可以扩展 Bigtable 的存储和吞吐能力。当写入速度慢时，Bigtable 集群可能已达到其写入限制。增加节点会分散负载，提高 Bigtable 处理并发写入请求的能力，从而改善写入延迟。 以本地执行模式运行 Dataflow 流水线是用于测试和调试的，不适用于生产环境，无法解决生产环境下的性能问题。Flatten 和 CoGroupByKey 转换是数据处理逻辑，它们本身不会直接改善写入延迟和并发性，反而可能因为引入额外的处理步骤而增加延迟。