Apache Beam的Spark runner在使用side inputs时可能会导致SIGNAL TERM错误。这个问题通常是由于Spark的任务超时时间过短导致的。为了解决这个问题，你可以通过增加Spark任务的超时时间来解决。以下是一个示例代码：

import org.apache.beam.runners.spark.SparkPipelineOptions;
import org.apache.beam.runners.spark.SparkRunner;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.Optional;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;

public class SideInputExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("SideInputExample");
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        
        SparkPipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.as(SparkPipelineOptions.class);
        options.setRunner(SparkRunner.class);
        options.setSparkContext(jsc);
        
        Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
        
        // 读取主输入数据
        pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"))
                // 处理主输入数据
                .apply(ParDo.of(new DoFn() {
                    @ProcessElement
                    public void processElement(ProcessContext c) {
                        // 从side input中获取数据
                        Optional sideInputValue = c.sideInput("sideInput");
                        
                        // 处理主输入数据和side input数据
                        // ...
                        
                        c.output("output");
                    }
                }).withSideInputs(jsc.emptyRDD()))
                // 输出结果数据
                .apply(TextIO.write().to("output.txt").withoutSharding());
        
        // 创建side input数据
        JavaPairRDD sideInput = jsc.parallelizePairs(Arrays.asList(
                new Tuple2<>("key1", "value1"),
                new Tuple2<>("key2", "value2")
        ));
        
        // 将side input数据作为Broadcast变量
        jsc.broadcast(sideInput).toJavaRDD()
                .mapToPair(pair -> pair)
                .rdd()
                .toJavaRDD()
                .mapToPair(pair -> pair);
        
        // 运行Beam Pipeline
        pipeline.run();
    }
}

在上面的代码中，我们通过设置options中的SparkPipelineOptions来配置Spark runner。然后，我们使用pipeline.apply()来读取和处理主输入数据，并使用ParDo.of()来处理主输入数据和side input数据。在这个例子中，我们使用了一个空的RDD作为side input，你可以根据实际情况修改成你的side input数据。注意，我们使用了jsc.broadcast()方法将side input数据作为Broadcast变量，这样可以在Spark任务中共享这些数据。

最后，我们调用pipeline.run()来运行Beam pipeline。这样，Spark runner就可以正确处理side inputs，而不会导致SIGNAL TERM错误。