在运行 GCP Dataflow 作业时，Apache Beam 不需要互联网连接。Apache Beam 是一个分布式数据处理框架，它允许在本地集群或云环境中运行作业。

以下是一个使用 Apache Beam 和 GCP Dataflow 的代码示例：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

# 设置 Dataflow 作业的运行选项
options = PipelineOptions()
options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).project = 'your-gcp-project'
options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).job_name = 'your-job-name'
options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).staging_location = 'gs://your-bucket/staging'
options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).temp_location = 'gs://your-bucket/temp'
options.view_as(beam.options.pipeline_options.StandardOptions).runner = 'DataflowRunner'

# 定义数据处理逻辑
def process_element(element):
    # 处理数据逻辑
    return processed_element

# 创建 Pipeline 对象
with beam.Pipeline(options=options) as p:
    # 从某个数据源读取数据
    input_data = p | beam.io.ReadFromText('gs://your-bucket/input.txt')

    # 处理数据
    processed_data = input_data | beam.Map(process_element)

    # 将结果写入某个数据目的地
    processed_data | beam.io.WriteToText('gs://your-bucket/output.txt')

在运行上述代码时，Apache Beam 会使用 GCP Dataflow 运行作业，无需互联网连接。只需确保你的环境已正确配置 GCP 服务凭据，并替换示例代码中的项目、作业名称和存储位置等参数。