要将Apache Beam用于流式写入/读取BigQuery，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.io.gcp.bigquery import WriteToBigQuery

2. 创建PipelineOptions对象设置Beam的运行选项：

options = PipelineOptions()

3. 创建一个Pipeline对象：

p = beam.Pipeline(options=options)

4. 创建一个PCollection对象，用于从流式数据源读取数据。这里以从Pub/Sub读取数据为例：

messages = (p | 'Read from Pub/Sub' >> beam.io.ReadFromPubSub(subscription='projects//subscriptions/'))

5. 对数据进行处理（可选）：

processed_data = (messages | 'Process data' >> beam.Map(lambda x: x.upper()))

6. 指定要写入的BigQuery表的模式：

table_schema = {
    'fields': [
        {'name': 'field1', 'type': 'STRING'},
        {'name': 'field2', 'type': 'INTEGER'},
    ]
}

7. 将数据写入BigQuery：

(processed_data | 'Write to BigQuery' >> WriteToBigQuery(
    table='project:dataset.table',
    schema=table_schema,
    create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
    write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND))

8. 运行Pipeline：

result = p.run()
result.wait_until_finish()

上述代码示例演示了如何使用Apache Beam将流式数据写入BigQuery。您可以根据实际需求进行修改和扩展。请确保您已正确配置相关的认证和访问权限。