在Apache Beam中，如果写入Kafka时发生错误，可以使用错误处理机制来处理错误。下面是一个简单的代码示例，展示了如何使用错误处理机制来处理写入Kafka时的错误。

首先，您需要导入必要的库和模块：

import logging
from apache_beam import DoFn
from apache_beam import PTransform
from apache_beam.transforms.util import Reshuffle

接下来，定义一个自定义的DoFn类，用于写入Kafka并处理错误：

class WriteToKafkaWithErrors(DoFn):
    def __init__(self, producer_config):
        self.producer_config = producer_config

    def start_bundle(self):
        from kafka import KafkaProducer
        self.producer = KafkaProducer(**self.producer_config)

    def process(self, element):
        try:
            # 将记录写入Kafka
            self.producer.send('your_topic', value=element)
        except Exception as e:
            # 处理写入Kafka时的错误
            logging.error('Error while writing to Kafka: %s', str(e))
            # 可以选择将错误记录发送到另一个错误主题
            self.producer.send('error_topic', value=str(e))

    def finish_bundle(self):
        self.producer.flush()
        self.producer.close()

在上面的代码中，WriteToKafkaWithErrors继承自DoFn类，并重写了start_bundle、process和finish_bundle方法。在start_bundle方法中，初始化Kafka生产者。在process方法中，尝试将记录写入Kafka，并在发生错误时进行处理。在finish_bundle方法中，刷新并关闭Kafka生产者。

最后，使用自定义的DoFn类来写入Kafka，并使用错误处理机制处理错误：

def write_to_kafka_with_error_handling(pipeline, producer_config, pcoll):
    return (
        pipeline
        | 'Write to Kafka' >> beam.ParDo(WriteToKafkaWithErrors(producer_config))
        | 'Reshuffle' >> Reshuffle()
    )

在上面的代码中，write_to_kafka_with_error_handling函数接收一个Pipeline对象、Kafka生产者配置和一个PCollection作为参数。它使用beam.ParDo将自定义的DoFn应用于PCollection，并使用Reshuffle进行重分区，以确保错误处理机制生效。

请注意，上述代码示例仅提供了一种错误处理的方式，您可以根据实际需求进行修改和扩展。