在Beam/Dataflow中，批处理作业在Stateful Pardo步骤之前停止的原因是因为Stateful Pardo步骤需要使用存储在状态中的数据进行计算，而这些数据在之前的步骤中可能尚未完全处理完毕。

下面是一个可能的解决方法，其中包含一个代码示例：

import apache_beam as beam

class MyStatefulDoFn(beam.DoFn):
    def __init__(self):
        # 初始化状态
        self.state = beam.DoFn.StateParam('my_state', beam.coders.PickleCoder())
    
    def process(self, element, state=beam.DoFn.StateParam):
        # 获取当前状态
        current_state = state.read()

        # 处理元素并更新状态
        processed_element = process_element(element)
        current_state.append(processed_element)
        
        # 更新状态
        state.write(current_state)
        
        # 返回处理过的元素
        yield processed_element

pipeline_options = beam.options.pipeline_options.PipelineOptions()

with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:
    # 创建一个PCollection对象
    input_data = p | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])
    
    # 应用Stateful Pardo步骤
    output_data = input_data | beam.ParDo(MyStatefulDoFn())

    # 输出结果
    output_data | beam.io.WriteToText('output.txt')

在这个示例中，MyStatefulDoFn是一个自定义的Stateful ParDo函数，它使用状态来保存已处理的元素。在process方法中，我们首先读取当前的状态，然后处理输入元素，并将处理过的元素附加到状态中。最后，我们将更新后的状态写回到状态参数中。

通过这种方式，我们可以确保在Stateful Pardo步骤之前的所有批处理作业都已经完成，并且状态已经准备好使用。