Apache Beam是一个用于实现批处理和流处理的开源统一编程模型。它可以在多个执行引擎上运行，包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Dataflow等。

下面是一个使用Apache Beam解决兴奋问题的示例代码：

import apache_beam as beam

# 创建一个Pipeline对象
pipeline = beam.Pipeline()

# 定义一个兴奋函数，用于处理输入数据
def excitement(word):
    return word + '!!!'

# 定义一个输入数据集
input_data = ['Hello', 'Apache', 'Beam']

# 使用Pipeline对象创建一个PCollection
words = pipeline | beam.Create(input_data)

# 使用ParDo函数应用兴奋函数到每个输入单词
excited_words = words | beam.Map(excitement)

# 将结果写入输出文件
excited_words | beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
pipeline.run()

上面的代码将输入数据集中的每个单词都添加了三个感叹号，并将结果写入名为output.txt的输出文件中。

要运行上述代码，你需要安装Apache Beam和适用于你所选的执行引擎的扩展。具体安装方法可以参考Apache Beam的官方文档。