在Apache Beam的BigQueryIO中，DIRECT_READ和EXPORT都是用于读取BigQuery数据的方法。但是，它们之间有一些关键的区别。

1. DIRECT_READ方法将数据流直接从BigQuery中读取，并将其作为PCollection返回。与此相反，EXPORT方法将数据从BigQuery导出并将其存储到Google Cloud Storage（GCS）中。然后，数据可以从GCS读取并作为PCollection返回。

2. DIRECT_READ方法适用于小数据集或需要实时处理数据的情况。它允许Beam Worker在BigQuery数据集上直接进行查询，并从BigQuery结果集返回数据。与此相反，EXPORT方法适用于大型数据集，它将数据导出到GCS，然后进行更灵活的数据处理，例如多次读取数据或应用其他转换。

在下面的示例中，演示了如何使用DIRECT_READ和EXPORT方法读取BigQuery数据：

from apache_beam.io.gcp.internal.clients import bigquery
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.options.pipeline_options import GoogleCloudOptions
from apache_beam import Pipeline

# Set up pipeline options
options = PipelineOptions()
google_cloud_options = options.view_as(GoogleCloudOptions)
google_cloud_options.project = 'your_project'
google_cloud_options.region = 'your_region'

# Read data using DIRECT_READ method
table_spec = bigquery.TableReference(
    projectId='your_project',
    datasetId='your_dataset',
    tableId='your_table')
query = 'SELECT * FROM `your_project.your_dataset.your_table` LIMIT 100'
data = (pipeline
        | beam.io.Read(
            beam.io.BigQuerySource(
                query=query,
                use_standard_sql=True)))
        
# Read data using EXPORT method
output = 'gs://your-output-path'
table = 'your-project.your_dataset.your_table'
beam.io.gcp.bigquery.BigQueryToCloudStorage(
   query='SELECT * FROM `{0}`'.format(table),
   output=table.replace('.','-'),
   compression=beam.io.gcp.bigquery.Compression.GZIP,
   file_name_suffix='.json',
   num_shards=10,
).with_output_types(str)

# Run pipeline
result = pipeline.run()

使用DIRECT_READ方法时，可以直接使用beam.io.BigQuerySource来读取数据，而使用EXPORT方法时，则需要使用beam.io.gcp.bigquery.BigQueryToCloudStorage将数据导出到GCS中，然后读取GCS中的数据