在Apache Beam中，使用GroupByKey.create()对PCollection进行分组操作，可以在FlinkRunner中使用Iterable输出类型。下面是一个示例代码：

import org.apache.beam.runners.flink.FlinkRunner;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.coders.SerializableCoder;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.Create;
import org.apache.beam.sdk.transforms.GroupByKey;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class GroupByKeyExample {
  public static void main(String[] args) {
    // 创建PipelineOptions
    PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
    options.setRunner(FlinkRunner.class);

    // 创建Pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    // 创建PCollection
    List> data = Arrays.asList(
        KV.of("key1", 1),
        KV.of("key1", 2),
        KV.of("key2", 3),
        KV.of("key2", 4)
    );
    PCollection> input = pipeline.apply(Create.of(data).withCoder(SerializableCoder.of(KV.class)));

    // 使用GroupByKey进行分组操作
    PCollection>> output = input.apply(GroupByKey.create());

    // 输出结果
    output.apply("Print", new PrintIterableFn<>());

    // 运行Pipeline
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }

  // 打印Iterable的函数
  public static class PrintIterableFn extends org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
      System.out.println(c.element());
    }
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含键值对的输入数据。然后，我们创建了一个PCollection对象，并应用了GroupByKey.create()操作来对数据进行分组。最后，我们使用自定义的PrintIterableFn函数来打印分组后的结果。请确保在运行此代码之前已正确配置FlinkRunner。