Guide pour comprendre et travailler avec les exécuteurs Apache Beam (Direct, Dataflow, Flink, Spark, etc.). À utiliser lors de la configuration de pipelines pour différents environnements d'exécution ou du débogage de problèmes spécifiques au programme d'exécution.
Installez rapidement le skill IA runners dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : apache/beam.
Overview Runners execute Beam pipelines on distributed processing backends. Each runner translates the portable Beam model to its native execution engine.
| Direct | runners/direct-java/ | Local execution for testing | | Prism | runners/prism/ | Portable local runner | | Dataflow | runners/google-cloud-dataflow-java/ | Google Cloud Dataflow | | Flink | runners/flink/ | Apache Flink | | Spark | runners/spark/ | Apache Spark | | Samza | runners/samza/ | Apache Samza | | Jet | runners/jet/ | Hazelcast Jet |
| --project | GCP project | | --region | GCP region | | --tempLocation | GCS temp location | | --stagingLocation | GCS staging | | --numWorkers | Initial workers | | --maxNumWorkers | Max workers | | --workerMachineType | VM type |
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/apache/beam --skill runnersGuide pour comprendre et travailler avec les exécuteurs Apache Beam (Direct, Dataflow, Flink, Spark, etc.). À utiliser lors de la configuration de pipelines pour différents environnements d'exécution ou du débogage de problèmes spécifiques au programme d'exécution. Source : apache/beam.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/apache/beam --skill runners Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
https://github.com/apache/beam