以下是一个示例代码，演示了如何使用Apache Beam将数据写入BigQuery表，并将模式作为参数传递：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.options.pipeline_options import SetupOptions

def write_to_bigquery(data, schema):
  # 定义BigQuery表的名称
  table_spec = 'project_id.dataset_id.table_id'

  # 定义BigQuery表的模式
  table_schema = {'fields': schema}

  # 创建一个PipelineOptions对象，设置项目和凭据信息
  options = PipelineOptions()
  options.view_as(SetupOptions).project = 'your-project-id'
  options.view_as(SetupOptions).service_account_email = 'your-service-account-email'
  options.view_as(SetupOptions).service_account_key_file = 'path-to-key-file.json'

  # 创建一个Pipeline对象
  with beam.Pipeline(options=options) as p:
    # 从PCollection创建一个包含BigQuery表数据的字典
    rows = (
        p
        | 'CreateData' >> beam.Create(data)
        | 'MapToDict' >> beam.Map(lambda x: {'column1': x[0], 'column2': x[1], 'column3': x[2]})
    )

    # 将数据写入BigQuery表
    rows | 'WriteToBigQuery' >> beam.io.WriteToBigQuery(
        table_spec,
        schema=table_schema,
        write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND,
        create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED
    )

if __name__ == '__main__':
  # 定义数据和模式
  data = [('value1', 'value2', 'value3')]
  schema = [
    {'name': 'column1', 'type': 'STRING', 'mode': 'NULLABLE'},
    {'name': 'column2', 'type': 'STRING', 'mode': 'NULLABLE'},
    {'name': 'column3', 'type': 'STRING', 'mode': 'NULLABLE'}
  ]

  # 调用函数将数据写入BigQuery表
  write_to_bigquery(data, schema)

请确保将以下信息替换为您自己的值：

• project_id：您的Google Cloud项目的ID
• dataset_id：BigQuery数据集的ID
• table_id：BigQuery表的ID
• your-service-account-email：用于访问BigQuery的服务帐号的电子邮件地址
• path-to-key-file.json：服务帐号密钥文件的路径

此示例假设您已经安装了必要的依赖项，并且已经在Google Cloud上设置了正确的权限和凭据。