在Apache Beam中，推测执行是一种优化技术，用于提高作业的执行速度。它通过在本地机器上运行部分数据处理步骤来减少作业的整体运行时间。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 创建一个Beam管道并设置推测执行：

PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
options.setExperiments(Collections.singletonList("beam_fn_api"));
options.setRunner(FlinkRunner.class);
options.as(FlinkPipelineOptions.class).setExperiments(Collections.singletonList("enable_early_fn_api"));
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

2. 在管道中添加数据处理步骤：

PCollection input = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));
PCollection output = input.apply(ParDo.of(new DoFn() {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
        // 处理数据的逻辑
        ...
        c.output(result);
    }
}));

3. 配置推测执行选项：

pipeline.getOptions().as(FlinkPipelineOptions.class).setExperiments(Collections.singletonList("enable_early_fn_api"));
pipeline.getOptions().setExperiments(Collections.singletonList("beam_fn_api"));

4. 运行管道：

pipeline.run().waitUntilFinish();

通过以上步骤，你可以在Apache Beam中使用推测执行来优化作业的执行速度。请注意，推测执行并非适用于所有场景，具体应用需要根据实际情况进行评估和测试。