Apache Beam 是一个用于大数据处理的开源框架，其中的 SqlTransforms 是用于执行 SQL 查询的模块。模式问题通常指的是在使用 SqlTransforms 进行查询时，涉及到数据的模式（即数据的结构）不匹配或不一致的情况。

下面是一个解决 Apache Beam SqlTransforms 模式问题的示例代码：

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.extensions.sql.SqlTransform;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

public class SqlTransformExample {
    public static void main(String[] args) {
        PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).create();
        Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

        // 从文本文件读取数据
        PCollection input = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));

        // 定义数据的模式
        String schema = "name:STRING, age:INT";

        // 使用 SqlTransforms 执行查询
        PCollection result = input.apply(SqlTransform.query("SELECT name, age FROM PCOLLECTION WHERE age >= 18").registerUdf("PCOLLECTION", input.getType(), schema));

        // 将结果写入文本文件
        result.apply(SqlTransform.query("SELECT CONCAT('Name: ', name, ', Age: ', age) AS output").registerUdf("result", result.getType(), "output:STRING"))
                .apply(TextIO.write().to("output.txt").withoutSharding());

        pipeline.run().waitUntilFinish();
    }
}

上述示例代码中的 input.txt 文件包含了一些数据，每行数据的格式为 name,age（例如 John,25）。在执行查询时，我们需要指定数据的模式，即每个字段的名称和类型。在上述示例中，我们定义了 name 字段为 STRING 类型，age 字段为 INT 类型。

注意，为了能够正确执行查询，我们需要使用 .registerUdf() 方法将输入数据集的名称（即 PCOLLECTION）和模式（即 schema）注册到 SqlTransforms 中。

最后，通过将结果写入到 output.txt 文件中，我们可以验证查询是否正确执行，每行结果的格式为 Name: John, Age: 25。

这是一个基本的解决 Apache Beam SqlTransforms 模式问题的示例，具体的解决方法可能会根据具体的数据和查询需求而有所不同。