Apache Beam中的Deduplication函数用于在数据流中消除重复的元素。它可以用于去重，保留数据流中唯一的元素。

然而，Deduplication函数有一些限制，包括：

1. Deduplication函数需要将所有的数据存储在内存中，以便进行比较和去重。如果数据量非常大，可能会导致内存溢出的问题。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Apache Beam中的Deduplication函数：

import apache_beam as beam

def deduplicate(element):
    # 在此处实现去重逻辑，如果元素已存在于某种存储结构中，则返回False，否则返回True
    # 注意：这个示例代码假设元素是可哈希的类型，例如字符串或整数

    # 这是一个简单的示例，将元素存储在set中进行去重
    if element in deduplication_set:
        return False
    else:
        deduplication_set.add(element)
        return True

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

# 从某个数据源读取数据
data = pipeline | beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 使用Deduplication函数进行去重
deduplicated_data = data | beam.Filter(deduplicate)

# 将去重后的数据写入某个输出源
deduplicated_data | beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
pipeline.run()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个deduplicate函数，该函数实现了去重逻辑。这个示例中使用了一个set数据结构来存储已经出现过的元素。在每次处理一个新元素时，我们检查它是否已经存在于set中，如果存在，则返回False，表示要过滤掉该元素；如果不存在，则将其添加到set中，并返回True，表示要保留该元素。

然后，我们创建了一个Pipeline对象，并从某个数据源（例如文本文件）读取数据。接下来，我们使用beam.Filter函数和deduplicate函数对数据进行去重。最后，将去重后的数据写入输出源（例如文本文件）。

注意，上述代码中的deduplication_set是Python中的一个全局变量，用于存储已经出现过的元素。如果在分布式环境中运行代码，则需要考虑如何在不同的工作节点之间共享和同步这个变量，以保证去重的准确性。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况中的去重逻辑可能会更加复杂。具体的去重逻辑取决于数据的特性和需求。