在Apache Beam中定义数据处理管道可以通过编写一个或多个Transform函数来实现。以下是一个简单的示例，展示了如何在Apache Beam中定义一个简单的数据处理管道：
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，创建了一个SplitWords类来定义一个Transform函数，该函数将输入的字符串按逗号分割为单词列表。然后使用Create函数创建了一个输入PCollection，并将其应用到SplitWords函数上，最终生成一个输出PCollection word_lists。
通过编写自定义的Transform函数，并将它们应用到输入PCollection上，可以定义一个完整的数据处理管道。Beam会自动将该管道转换为可执行的分布式作业，并在分布式计算框架上执行。
