Apache Beam 支持大规模数据处理和分布式处理，因此不是所有键都必须适合单个工作节点的内存中。Beam可采用分布式的方式来处理数据，同时可以在处理过程中使用磁盘或其他存储设备来缓存数据。

以下是一个示例代码，该代码演示了如何使用 Apache Beam 和 Cloud Dataflow 在分布式环境中处理数据，同时将数据缓存到磁盘中：

import apache_beam as beam

# 定义数据处理管道
pipeline = beam.Pipeline(runner='DataflowRunner')

# 定义输入和输出
input_collection = (pipeline 
        | "ReadData" >> beam.io.ReadFromText('input.txt') 
        | "ParseData" >> beam.Map(lambda element: element.split(','))
        | "CreateKey" >> beam.Map(lambda elements: (elements[0], 1))
        | "GroupByKey" >> beam.GroupByKey()
        | "CountValues" >> beam.Map(lambda item: (item[0], sum(item[1])))
        | "FormatOutput" >> beam.Map(lambda element: element[0] + ',' + str(element[1]))
        | "WriteOutput" >> beam.io.WriteToText('output.txt'))

# 运行管道
result = pipeline.run()

在上述示例中，将输入数据作为文本文件读取，并将其转换为管道数据流。使用 Map 和 GroupByKey 操作对数据进行转换和聚合操作，并最终将结果写回到磁盘。由于使用的是分布式处理框架，因此不需要担心是否可以适合工作节点内存中的所有键。