要使用BigQueryIO批处理管道与STORAGE_API_WRITE不截断表，可以使用以下代码示例来解决问题：

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.Create;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.Row;

public class BigQueryAppendExample {

  public static void main(String[] args) {
    // 创建管道选项
    MyOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(MyOptions.class);

    // 创建管道
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    // 创建输入数据
    PCollection input = pipeline.apply(Create.of(
        Row.withSchema(schema)
            .addValue("John")
            .addValue(25)
            .addValue("USA")
            .build()));

    // 写入到BigQuery表
    input.apply(BigQueryIO.writeTableRows()
        .to(options.getOutputTable())
        .withSchema(schema)
        .withCreateDisposition(BigQueryIO.Write.CreateDisposition.CREATE_NEVER)
        .withWriteDisposition(BigQueryIO.Write.WriteDisposition.WRITE_APPEND));

    // 运行管道
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }

  // 定义管道选项
  public interface MyOptions extends PipelineOptions {
    @Description("Output BigQuery table")
    @Validation.Required
    ValueProvider getOutputTable();
    void setOutputTable(ValueProvider value);
  }

  // 定义表模式
  private static final Schema schema = Schema.builder()
      .addField("name", FieldType.STRING)
      .addField("age", FieldType.INT64)
      .addField("country", FieldType.STRING)
      .build();
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个PCollection，其中包含要写入BigQuery的数据。然后，我们使用BigQueryIO.writeTableRows()将数据写入到指定的BigQuery表中。在withCreateDisposition()中，我们将创建模式设置为CREATE_NEVER，以防止创建新的表。在withWriteDisposition()中，我们将写入模式设置为WRITE_APPEND，以将数据追加到现有表中，而不会截断表。最后，我们运行管道并等待其完成。

请确保将options.getOutputTable()替换为实际的BigQuery表名。同时，还需要确保正确设置了Google Cloud身份验证，以便将管道与BigQuery连接起来。