BEAM SQL是一种用于处理数据的SQL方言，而RECORD列类型是BEAM SQL中的一种特殊数据类型。下面是一个使用BEAM SQL和RECORD列类型的代码示例:

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.schemas.Schema;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.PTransform;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.Row;
import org.apache.beam.sdk.extensions.sql.SqlTransform;

public class BeamSqlExample {

  public static void main(String[] args) {
    // 创建Beam Pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).create());

    // 定义输入数据的模式
    Schema inputSchema = Schema.builder()
        .addStringField("name")
        .addInt32Field("age")
        .addInt64Field("timestamp")
        .build();

    // 从文本文件读取数据
    PCollection input = pipeline.apply("ReadData", TextIO.read().from("input.txt"))
        .apply("ParseData", ParDo.of(new ParseDataFn(inputSchema)));

    // 使用BEAM SQL进行数据处理
    PCollection output = input.apply("ProcessData", SqlTransform.query("SELECT name, age FROM PCOLLECTION"));

    // 输出结果到控制台
    output.apply("PrintData", ParDo.of(new PrintDataFn()));

    // 运行Pipeline
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }

  // 自定义DoFn，用于解析输入数据并生成Row类型的数据
  public static class ParseDataFn extends DoFn {
    private final Schema schema;

    public ParseDataFn(Schema schema) {
      this.schema = schema;
    }

    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
      String[] fields = c.element().split(",");
      Row row = Row.withSchema(schema)
          .addValue(fields[0])
          .addValue(Integer.parseInt(fields[1]))
          .addValue(Long.parseLong(fields[2]))
          .build();
      c.output(row);
    }
  }

  // 自定义DoFn，用于将结果数据打印到控制台
  public static class PrintDataFn extends DoFn {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
      System.out.println(c.element().toString());
    }
  }
}

在上面的示例中，我们首先定义了输入数据的模式，然后使用TextIO从文本文件中读取数据，并使用ParseDataFn将数据解析为Row类型的对象。接下来，我们使用SqlTransform对数据进行处理，执行了一个简单的SELECT查询，选择了name和age列。最后，我们使用PrintDataFn将结果数据打印到控制台。

请注意，此示例仅演示了如何在BEAM SQL中使用RECORD列类型，并不完整或可执行。你需要根据自己的具体需求进行适当的调整和修改。