要在Apache Beam上使用Spark.ml，需要使用Apache Beam的Python SDK，并在代码中导入必要的模块。以下是使用Spark.ml的示例代码：

import apache_beam as beam
from pyspark.ml.feature import Tokenizer, CountVectorizer
from pyspark.ml import Pipeline

# 创建一个Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[
    Tokenizer(inputCol='text', outputCol='words'),
    CountVectorizer(inputCol='words', outputCol='features')
])

# 创建一个PCollection，包含输入数据
data = ['Apache Beam is a unified programming model',
        'for both batch and streaming data processing']
p = beam.Pipeline()
input_data = p | beam.Create(data)

# 在Apache Beam上使用Spark.ml
output_data = input_data | beam.Map(lambda x: x['text']) | beam.Map(lambda x: x.split(",")) | beam.Map(lambda x: [' '.join(x)]) | pipeline

# 输出结果
output_data | beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
p.run()

在上面的示例中，我们首先创建了一个Spark.ml的Pipeline，定义了两个阶段：Tokenizer和CountVectorizer。然后，我们创建了一个PCollection包含输入数据，并使用Apache Beam操作符对数据进行处理，最后将结果写入output.txt文件中。

请注意，上面的示例代码仅演示了如何在Apache Beam上使用Spark.ml，实际使用时可能需要根据具体的需求进行适当的修改。