Een Dataflow-taak die gzipped tekstbestanden inleest, gebruikt SideInputs om gegevens te joinen en schrijft fouten naar een dead-letter queue, maar de runtime van de taak is langer dan verwacht. Welke wijziging versnelt de pipeline?

Het gebruik van CoGroupByKey in plaats van SideInput kan de pipeline versnellen omdat SideInput de volledige side input in het geheugen van elke worker laadt, wat inefficiënt kan zijn bij grote datasets. CoGroupByKey daarentegen is ontworpen voor het efficiënt joinen van grote datasets door sleutels te groeperen en de join-logica gedistribueerd uit te voeren. Het wijzigen naar gecomprimeerde Avro-bestanden kan de I/O verbeteren, maar pakt de inefficiëntie van de join-strategie niet direct aan. Het verlagen van de batchgrootte kan de overhead verhogen en de prestaties verminderen. Het opnieuw proberen van records die een fout veroorzaken, is een foutafhandeling en heeft geen invloed op de algemene runtime van een correct werkende pipeline.