这个问题的原因可能是因为本地环境和 GCP Dataflow 环境之间的差异导致的。解决这个问题的方法是使用 Apache Beam 的 DirectRunner 来运行 Beam 管道的单元测试，以确保在本地和 GCP Dataflow 环境中的执行相同。

以下是使用 DirectRunner 运行 Beam 管道的示例：

import unittest
import apache_beam as beam
from apache_beam.testing.test_pipeline import TestPipeline

class MyPipeline(beam.Pipeline):
    def __init__(self):
        super(MyPipeline, self).__init__(runner=beam.runners.DirectRunner())

class MyTest(unittest.TestCase):
    def test_beam_pipeline(self):
        with TestPipeline() as p:
            data = ['foo', 'bar', 'baz']
            result = (
                p
                | beam.Create(data)
                | beam.Map(lambda x: x.upper())
                | beam.Map(print)
            )
            expected_result = data
            self.assertEqual(result, expected_result)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这个示例代码使用 DirectRunner 来运行测试管道，然后使用 TestPipeline 类来创建一个模拟的管道。在测试管道中，我们创建了一个字符串列表，然后将它们全部转换为大写并进行打印。最后，我们通过使用 assertEqual 函数来比较预期结果和管道的实际结果。

在这个示例中，我们可以看到，在使用 DirectRunner 运行管道时，它在本地和 GCP Dataflow 环境中的执行是相同的。