以下是使用Apache Beam和MongoDB的代码示例，从MongoDB中读取并刷新SideInput的方法（第2部分）：

import apache_beam as beam
from apache_beam import Pipeline
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.transforms import window

# 创建一个自定义的MongoDB读取函数
class ReadFromMongoDB(beam.DoFn):
    def __init__(self, uri, db, collection):
        self.uri = uri
        self.db = db
        self.collection = collection
    
    def start_bundle(self):
        from pymongo import MongoClient
        self.client = MongoClient(self.uri)
        self.collection = self.client[self.db][self.collection]

    def process(self, *args, **kwargs):
        # 从MongoDB中读取数据
        cursor = self.collection.find()
        for document in cursor:
            yield document

    def finish_bundle(self):
        self.client.close()

# 创建PipelineOptions
options = PipelineOptions()
options.view_as(beam.options.pipeline_options.StandardOptions).streaming = True

# 定义MongoDB连接配置
mongo_uri = 'mongodb://localhost:27017'
mongo_db = 'mydb'
mongo_collection = 'mycollection'

# 创建Pipeline
with Pipeline(options=options) as p:
    # 从MongoDB中读取数据
    data = p | 'ReadFromMongoDB' >> beam.ParDo(ReadFromMongoDB(mongo_uri, mongo_db, mongo_collection))
    
    # 定义一个SideInput
    side_input = p | 'CreateSideInput' >> beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])
    
    # 使用SideInput对数据进行处理
    processed_data = data | 'ProcessData' >> beam.Map(lambda element, side: element + side, side_input)
    
    # 输出处理后的数据
    processed_data | 'PrintData' >> beam.Map(print)

在上述代码中，首先我们创建了一个自定义的MongoDB读取函数ReadFromMongoDB，它继承自beam.DoFn，并在start_bundle和finish_bundle方法中创建和关闭MongoDB连接。在process方法中，我们使用pymongo库从MongoDB中读取数据。

然后，我们使用该自定义函数ReadFromMongoDB从MongoDB中读取数据，并创建了一个SideInput作为输入数据。在'ProcessData'步骤中，我们使用beam.Map操作将SideInput应用于数据处理。最后，我们使用beam.Map(print)操作将处理后的数据打印出来。

请确保将mongo_uri、mongo_db和mongo_collection替换为您自己的MongoDB连接配置。