目前，Apache Beam Python SDK不支持直接与Firestore交互。然而，你可以使用Firebase Admin Python SDK与Firestore交互，并将其与Apache Beam结合使用。以下是一个示例代码，展示如何将Firebase Admin Python SDK与Firestore与Apache Beam结合使用：

import apache_beam as beam
from firebase_admin import credentials, firestore, initialize_app

# 假设我们已经从Firebase Console中下载了Service Account Key文件，并将其放在项目中
cred = credentials.Certificate('/path/to/service-account-key.json')
app = initialize_app(cred)

# 获取Firestore数据库引用
db = firestore.client()

# 指定Firestore中的一个集合并准备从中读取数据
collection_ref = db.collection('my-collection')

# 定义一个简单的Beam Pipeline
with beam.Pipeline() as p:
    # 从Firestore中读取数据
    data_from_firestore = p | "Read from Firestore" >> beam.Create(collection_ref.stream())

    # 在Beam上处理数据，例如：
    processed_data = data_from_firestore | "Process data" >> beam.Map(...)

    # 将处理后的数据写回到Firestore中
    processed_data | "Write to Firestore" >> beam.ParDo(SomeFirestoreWriter())

在上面的示例中，我们使用Firebase Admin Python SDK读取Firestore集合的数据，并将其转换成Apache Beam PCollection对象。然后，我们在Apache Beam上进行数据处理，并将操作后的数据写回Firestore。

需要注意的是，上述解决方案仅对小型数据集适用。如果你需要处理大型数据集，最好避免使用Firestore，并使用其他可扩展的数据存储解决方案（例如BigQuery）。