要将Apache Beam DataflowRunner写入AWS S3，您可以使用以下代码示例：

首先，您需要确保正确安装了Apache Beam和相关依赖项。然后，使用以下代码创建一个Dataflow管道：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

# 创建PipelineOptions对象
options = PipelineOptions([
    '--runner=DataflowRunner',
    '--project=',
    '--region=',
    '--temp_location=',
    '--staging_location=',
    '--job_name=',
])

# 创建一个Dataflow管道
p = beam.Pipeline(options=options)

# 从数据源读取数据
input_data = p | 'Read from source' >> beam.io.ReadFromText('')  

# 对数据进行处理
# ...

# 将处理后的数据写入AWS S3
output_data = (processed_data
               | 'Convert to string' >> beam.Map(lambda x: str(x))
               | 'Write to AWS S3' >> beam.io.WriteToText(''))

# 运行管道
p.run()

请确保将以下参数替换为实际值：

• ：您的Google Cloud项目ID。
• ：数据流作业要运行的区域。
• ：用于存储临时数据的Google Cloud Storage位置。
• ：用于存储作业文件的Google Cloud Storage位置。
• ：用于标识作业的名称。
• ：要读取的输入文件的路径。
• ：要写入的AWS S3桶的位置。

确保已正确配置Google Cloud访问凭据，以便DataflowRunner能够访问您的Google Cloud Storage和AWS S3。

运行此代码示例将创建一个Dataflow作业，并将处理后的数据写入AWS S3桶中。