以下是一个使用Apache Beam的代码示例，展示了如何在数据流中按键合并数据：

import apache_beam as beam

# 创建一个自定义的合并函数
class SumFn(beam.CombineFn):
    def create_accumulator(self):
        return 0

    def add_input(self, accumulator, input):
        return accumulator + input

    def merge_accumulators(self, accumulators):
        return sum(accumulators)

    def extract_output(self, accumulator):
        return accumulator

# 创建一个数据流管道
with beam.Pipeline() as pipeline:
    # 从输入文件中读取数据
    input_data = pipeline | 'Read from input file' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

    # 将数据流中的每个元素转换为一个键值对，键为固定的值 'key'，值为输入数据
    key_value_pairs = input_data | 'Create key-value pairs' >> beam.Map(lambda x: ('key', int(x)))

    # 按键合并数据流中的元素，使用自定义的合并函数
    merged_data = key_value_pairs | 'Merge by key' >> beam.CombinePerKey(SumFn())

    # 将合并后的数据保存到输出文件中
    merged_data | 'Write to output file' >> beam.io.WriteToText('output.txt')

在上述代码中，首先创建了一个自定义的合并函数 SumFn，它继承自 beam.CombineFn。这个函数定义了在按键合并过程中如何创建累加器、向累加器添加输入、合并多个累加器以及提取最终输出的逻辑。

然后，使用 beam.Pipeline 创建了一个数据流管道，并从输入文件中读取数据。接下来，将数据流中的每个元素转换为一个键值对，其中键为固定的值 'key'，值为输入数据。

最后，使用 beam.CombinePerKey 操作符按键合并数据流中的元素，使用自定义的合并函数 SumFn。最终，将合并后的数据保存到输出文件中。

请注意，以上代码示例是使用Python编写的，如果您使用的是其他语言，可以根据对应的Apache Beam SDK进行相应的调整。