在C#中，可以使用以下数据流处理技巧来构建pipeline：
使用LINQ：LINQ（Language Integrated Query）是C#中的一种查询语言，可以用于对数据集合进行过滤、排序、分组等操作。通过使用LINQ，可以方便地对数据流进行处理，并构建出复杂的数据处理流程。
使用Task Parallel Library（TPL）：TPL是C#中用于并行处理任务的库，可以用于构建并发处理数据流的pipeline。通过使用TPL中的Task和Parallel类，可以实现数据流的并行处理，提高处理效率。
使用异步/await：C#中的异步/await关键字可以用于在处理数据流时实现非阻塞的异步操作。通过将数据处理任务标记为异步，并使用await关键字等待任务完成，可以实现更高效的数据流处理。
使用数据流库：C#中有一些数据流处理库，如Microsoft StreamInsight、Reactive Extensions（Rx.NET）等，可以帮助开发人员更方便地构建数据流处理pipeline。这些库提供了丰富的操作符和接口，可以简化数据流处理的实现过程。
使用委托和事件：C#中的委托和事件机制可以用于在数据流处理过程中实现解耦合。通过定义处理数据的委托和事件，可以方便地在不同的处理步骤之间进行通信和数据传递。
综上所述，通过以上技巧和工具，开发人员可以更加灵活和高效地构建数据流处理pipeline，实现复杂的数据处理需求。