首先，要解决速度慢的问题，可以尝试以下方法：

1. 使用更大的机器类型：可以尝试使用更大的机器类型来运行Apache Beam + Dataflow任务，以提高处理速度。可以尝试使用更高的CPU和内存配置来加速任务的执行。

2. 调整并行度：可以通过增加任务的并行度来提高处理速度。可以在Dataflow管道中设置合适的并行度参数，以充分利用可用资源。例如，可以将并行度设置为更高的值，以增加同时处理数据的任务数量。

3. 优化代码逻辑：检查代码中是否存在性能瓶颈或低效的操作。可以通过使用更高效的算法或数据结构来改进代码逻辑，从而提高处理速度。

4. 使用缓存或缓存中间结果：如果可以将某些计算结果缓存起来并在需要时重复使用，可以减少计算的重复开销，从而提高处理速度。

以下是一个使用Apache Beam + Dataflow的示例代码，用于处理1.8万条数据：

import apache_beam as beam

class ProcessData(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        # 处理数据的逻辑
        processed_data = ...
        return [processed_data]

def run():
    pipeline_options = beam.options.pipeline_options.PipelineOptions()
    p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

    # 从数据源读取数据
    input_data = p | "ReadData" >> beam.io.ReadFromText("input.txt")

    # 使用自定义的DoFn处理数据
    processed_data = input_data | "ProcessData" >> beam.ParDo(ProcessData())

    # 将结果写入目标位置
    processed_data | "WriteData" >> beam.io.WriteToText("output.txt")

    p.run().wait_until_finish()

if __name__ == "__main__":
    run()

你可以根据实际情况调整代码中的参数和逻辑，以提高处理速度。