向Pipeline添加单个文件，使得该文件能够在运行期被访问 Args: source (str): 需要添加的文件路径或者比特数据流 resource_path (str): 计算引擎运行时访问该文件的本地路径, 应是相

deserialize

inner function

对输出结果进行分组 Args: n (int): 输出结果的分组个数，具体表现为产生n个输出文件，文件内容为各组数据 partition_fn (callable): 用于指定分组方式的函数 Retur

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process this node in COMMON scope

创建FieldsDictSerde，用来序列化、反序列化有指定字段的字典。 因为字段已知，则key无需序列化，序列化出来的数据会小于marshal序列化后的结果。 Args: fields_to_types (dict): 可以传入一个字段名组成的列表，

对于输入PCollection，将其进行排序 Args: pcollection (PCollection): 输入PCollection reverse (bool): 若True则降序排列，否则为升序排列 Returns: P

给定PCollection中的任意n个元素，等同于 :func:`bigflow.transforms.take` Args: n (int or PObject): 元素数量 **options: 可配置参数

通过kv_deserializer反序列化读取的(Key, Value) kv_deserializer的期望签名为: kv_deserializer(key: str, value: str) => object

向Pipeline设置一个初始化钩子，使得Pipeline能够在进程启动时依次执行(按钩子名字排序) Args: name (str): 钩子名称, 用户应使用 str 作为钩子名字, 同时钩子应使用 ascii 码中字符.

对给定PCollection进行任意的变换，结果为另一个PCollection transform有两种形式，形式一： 基本原型为`transform(pcollection, initializer, transformer, finalizer, *side_in