Guide alla comprensione e al lavoro con i runner Apache Beam (Direct, Dataflow, Flink, Spark, ecc.). Da utilizzare durante la configurazione di pipeline per ambienti di esecuzione diversi o il debug di problemi specifici del runner.
Installa rapidamente la skill AI runners nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: 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 |
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/apache/beam --skill runnersGuide alla comprensione e al lavoro con i runner Apache Beam (Direct, Dataflow, Flink, Spark, ecc.). Da utilizzare durante la configurazione di pipeline per ambienti di esecuzione diversi o il debug di problemi specifici del runner. Fonte: apache/beam.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/apache/beam --skill runners Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/apache/beam