在使用Apache Beam获取Kafka数据并执行SQL时，出现错误“无法在没有模式的情况下调用getSchema。”，这通常是因为Kafka消息中没有包含模式信息导致的。

要解决这个问题，你可以通过设置默认模式来处理消息中缺少模式的情况。以下是一个示例代码，演示了如何在Apache Beam中使用Kafka和SQL，并处理缺少模式的情况：

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.extensions.sql.SqlTransform;
import org.apache.beam.sdk.io.kafka.KafkaIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.schemas.Schema;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;
import org.apache.beam.sdk.values.Row;

public class KafkaBeamSQLExample {

  public static void main(String[] args) {
    // 创建PipelineOptions对象
    PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();

    // 创建Pipeline对象
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    // 定义KafkaIO读取器
    KafkaIO.Read kafkaRead = KafkaIO.read()
      .withBootstrapServers("localhost:9092")
      .withTopic("my-topic")
      .withKeyDeserializer(StringDeserializer.class)
      .withValueDeserializer(StringDeserializer.class)
      .withTimestampPolicyFactory(IngestionTimePolicy.create())
      .updateConsumerProperties(ImmutableMap.of("group.id", "my-group"));

    // 使用KafkaIO读取器读取Kafka数据
    PCollection> kafkaData = pipeline.apply(kafkaRead);

    // 定义模式信息
    Schema schema = Schema.builder()
      .addStringField("key")
      .addInt32Field("value")
      .build();

    // 处理缺少模式的情况
    SerializableFunction, Row> formatFn = (SerializableFunction, Row>) input -> {
      String[] parts = input.getValue().split(",");
      return Row.withSchema(schema).addValue(input.getKey()).addValue(Integer.parseInt(parts[0])).build();
    };

    // 使用SqlTransform执行SQL操作
    PCollection result = kafkaData.apply(SqlTransform.query("SELECT key, value FROM PCOLLECTION"));

    // 输出结果
    result.apply(ParDo.of(new DoFn() {
      @ProcessElement
      public void processElement(ProcessContext c) {
        System.out.println(c.element().toString());
      }
    }));

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

在上述示例代码中，我们首先定义了一个模式 schema，然后使用 SerializableFunction 处理缺少模式的情况，将数据转换为具有正确模式的 Row 对象。然后，我们使用 SqlTransform.query 执行SQL操作，并将结果打印输出。

请注意，你需要根据实际情况修改 Kafka 的连接信息、topic、模式以及 SQL 查询语句等。