Apache Beam是一个用于批处理和流处理的分布式数据处理框架，它提供了一种统一的编程模型来处理数据。

在Apache Beam中，可以使用ParDo转换来处理数据的路由。ParDo转换是一种灵活的转换，可以对输入数据进行任意的操作，并将其转换为输出数据。在路由的情况下，可以使用一个特定的条件来确定数据的路由方式。

下面是一个示例代码，演示如何使用Apache Beam处理路由：

import apache_beam as beam

class RouterFn(beam.DoFn):
  def process(self, element):
    # 根据条件路由数据
    if element < 5:
      yield beam.pvalue.TaggedOutput('output1', element)  # 小于5的元素发送到output1标签
    else:
      yield beam.pvalue.TaggedOutput('output2', element)  # 大于等于5的元素发送到output2标签

# 创建一个Pipeline对象
p = beam.Pipeline()

# 创建一个PCollection对象
input_data = p | 'CreateInput' >> beam.Create([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 应用ParDo转换并指定路由函数
output_data = input_data | 'RouteData' >> beam.ParDo(RouterFn()).with_outputs('output1', 'output2')

# 打印路由后的输出
output_data.output1 | 'PrintOutput1' >> beam.Map(print)
output_data.output2 | 'PrintOutput2' >> beam.Map(print)

# 运行Pipeline
p.run()

在上面的代码中，我们定义了一个RouterFn函数，它是一个继承自beam.DoFn的类。在RouterFn函数的process方法中，我们根据条件将输入元素路由到不同的输出标签。小于5的元素被发送到output1标签，而大于等于5的元素被发送到output2标签。

然后，我们创建了一个PCollection对象input_data，并应用了ParDo转换RouteData，并指定了RouterFn函数作为转换的函数。我们还使用with_outputs方法指定了输出标签。

最后，我们将路由后的输出通过PrintOutput1和PrintOutput2分别打印出来。

通过运行上述代码，我们将得到以下输出：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

其中，小于5的元素被路由到了output1标签，而大于等于5的元素被路由到了output2标签。

这就是使用Apache Beam处理路由的方法。你可以根据实际需求，修改RouterFn函数中的条件来实现不同的路由逻辑。