将 BigQuery 表模式转换为字典形式并使用 Apache Beam 的 ParDo 函数处理数据。以下是 Python 代码示例：

import apache_beam as beam

class CastRows(beam.DoFn):
    def __init__(self, fields):
        self.fields = fields
    
    def process(self, row_dict):
        for field in self.fields:
            field_name = field['name']
            row_dict[field_name] = self.cast_datatype(row_dict[field_name], field['type'])
        return [row_dict]
    
    def cast_datatype(self, value, datatype):
        # define your datatype mapping here
        return value

def main():
    PROJECT_ID = 'my-project-id'
    DATASET_NAME = 'my-dataset'
    TABLE_NAME = 'my-table'
    table_schema = [
        {'name': 'name', 'type': 'STRING'},
        {'name': 'age', 'type': 'INTEGER'},
        {'name': 'is_male', 'type': 'BOOLEAN'}
    ]
    
    table_ref = f'{PROJECT_ID}:{DATASET_NAME}.{TABLE_NAME}'
    with beam.Pipeline() as p:
        rows = (
            p | 'Read from BigQuery' >> beam.io.ReadFromBigQuery(table=table_ref)
              | 'Cast datatypes' >> beam.ParDo(CastRows(table_schema))
        )
        # add your processing logic here
        # for example, you can write rows to a file as follows:
        rows | 'Write to file' >> beam.io.WriteToText('output.txt')

在上面的示例中，我们首先定义了 BigQuery 表模式（即数据结构），然后将表模式传递给 CastRows 函数的构造函数。CastRows 函数将将每一行中的列值强制转换为对应的数据类型。最后，我们使用 beam.ParDo 函数将 CastRows 函数应用于输入数据，并在 WriteToText 函数中将处理后的行写入文件。