ApacheBeam的核心概念是將數據處理任務表示為數據流圖，并提供統一的編程模型來處理批處理和流處理任務。關鍵概念包括：
Pipeline（管道）：表示數據處理任務的整體結構，由一系列數據處理步驟（Transforms）組成。
PCollection（數據集合）：代表數據流圖中的數據集合，可以是無限的流式數據（unbounded）或有限的批處理數據（bounded）。
Transforms（轉換操作）：用于對數據進行轉換和處理的操作，包括map、filter、groupByKey等。
ParDo（并行處理）：一種用于在數據集合上執行自定義處理邏輯的轉換操作。
Source和Sink：用于讀取和寫入數據的接口，可以與不同的數據存儲系統集成。
Windowing（窗口處理）：用于對無限流式數據進行切分和處理的機制，支持基于時間和其他條件的窗口操作。
通過這些核心概念，ApacheBeam提供了高度靈活和可擴展的數據處理框架，可以適應不同類型的數據處理需求，并實現了跨多種數據處理引擎的統一編程模型。
