要解决"不同批次上的FluidSelectOutput"的问题，可以按照以下步骤进行操作：

步骤1：在代码中定义FluidSelectOutput对象 首先，在你的代码中定义一个FluidSelectOutput对象。这个对象将用于处理批次数据的选择和输出。

from apache_beam.transforms.ptransform import PTransform
from apache_beam import ParDo

class FluidSelectOutput(PTransform):
    def __init__(self, select_fn):
        self.select_fn = select_fn

    def expand(self, pcoll):
        return (pcoll
                | ParDo(self.select_fn))

步骤2：实现选择函数 接下来，需要实现一个选择函数，它将根据不同的批次数据进行选择和输出操作。你可以根据自己的需求来定义选择逻辑。

class SelectFn(DoFn):
    def process(self, element):
        # 根据不同的批次数据进行选择和输出操作
        # 这里只是一个示例，你需要根据自己的需求来实现具体的选择逻辑
        if element % 2 == 0:
            yield element

步骤3：使用FluidSelectOutput和选择函数 最后，使用FluidSelectOutput和选择函数来处理批次数据。

with beam.Pipeline() as p:
    input_data = p | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    # 使用FluidSelectOutput和选择函数处理批次数据
    output_data = input_data | FluidSelectOutput(SelectFn())
    # 输出结果
    output_data | beam.Map(print)

在这个示例中，我们定义了一个FluidSelectOutput对象和一个选择函数SelectFn。然后，我们使用FluidSelectOutput和选择函数来处理输入数据，并将结果输出。根据选择函数的逻辑，只有偶数会被选择和输出。

这就是解决"不同批次上的FluidSelectOutput"的一个示例解决方法。你可以根据自己的需求和具体情况进行调整和修改。