要使用Beam Java Dataflow和BigQuery进行流式插入，并使用GroupByKey减少元素，您可以按照以下步骤进行操作：

首先，您需要创建一个Beam管道来处理数据流。以下是一个示例代码：

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.transforms.GroupByKey;
import org.apache.beam.sdk.transforms.PTransform;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollectionView;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTag;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTagList;

public class BeamDataflowExample {
  public static void main(String[] args) {
    Pipeline pipeline = Pipeline.create();

    // 从输入源创建PCollection
    PCollection input = pipeline.apply(...);

    // 应用GroupByKey转换
    PCollection>> groupedData = input
        .apply(GroupByKey.create());

    // 将数据写入BigQuery
    groupedData.apply(ParDo.of(new WriteToBigQueryFn()));

    // 运行管道
    pipeline.run();
  }

  static class WriteToBigQueryFn extends DoFn>, Void> {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
      // 获取要写入BigQuery的数据
      KV> element = c.element();

      // 将数据写入BigQuery
      // 使用BigQueryIO.write()方法进行流式插入
      c.output(null);
    }
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建一个Beam管道。然后，我们从输入源创建一个PCollection对象。

接下来，我们应用了GroupByKey转换，将具有相同键的元素分组在一起。

然后，我们定义了一个自定义的DoFn函数WriteToBigQueryFn，该函数用于将数据写入BigQuery。在这个函数中，我们可以访问分组后的数据，并使用BigQueryIO.write()方法将数据流式插入到BigQuery中。

最后，我们将WriteToBigQueryFn函数应用于groupedData PCollection，并运行管道。

请注意，上面的代码示例仅用于说明目的，您需要根据您的实际需求进行适当的更改。