在Apache Beam中定義數據處理管道可以通過編寫一個或多個Transform函數來實現。以下是一個簡單的示例，展示了如何在Apache Beam中定義一個簡單的數據處理管道：
import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
class SplitWords(beam.DoFn):
def process(self, element):
return element.split(',')
options = PipelineOptions()
with beam.Pipeline(options=options) as p:
lines = p | beam.Create(['hello,world', 'foo,bar'])
word_lists = lines | beam.ParDo(SplitWords())
在上面的示例中，創建了一個SplitWords類來定義一個Transform函數，該函數將輸入的字符串按逗號分割為單詞列表。然后使用Create函數創建了一個輸入PCollection，并將其應用到SplitWords函數上，最終生成一個輸出PCollection word_lists。
通過編寫自定義的Transform函數，并將它們應用到輸入PCollection上，可以定義一個完整的數據處理管道。Beam會自動將該管道轉換為可執行的分布式作業，并在分布式計算框架上執行。
