在Apache Beam/Dataflow中，可以通过定义一个初始化函数，在部署时初始化状态。下面是一个解决方案的示例代码：

import apache_beam as beam

class InitializeStateFn(beam.DoFn):
    def __init__(self, initial_state):
        self.initial_state = initial_state

    def process(self, element):
        # 在处理第一个元素时，初始化状态
        if self.initial_state is not None:
            # 初始化状态
            # ...

        yield element

def run_pipeline():
    # 初始化状态
    initial_state = ...

    # 创建Pipeline
    with beam.Pipeline() as pipeline:
        # 读取数据
        input_data = pipeline | beam.io.ReadFrom...()

        # 应用初始化函数
        initialized_data = input_data | beam.ParDo(InitializeStateFn(initial_state))

        # 数据处理
        result = initialized_data | beam.ParDo(...)

        # 输出结果
        result | beam.io.WriteTo...()

在上面的代码中，首先定义了一个InitializeStateFn类，它继承自beam.DoFn，用于处理输入数据并在部署时初始化状态。InitializeStateFn的__init__方法接收一个initial_state参数，用于传递初始状态。在process方法中，可以根据需要进行状态的初始化操作。然后，在run_pipeline函数中，首先初始化状态，然后创建Pipeline，通过beam.ParDo将输入数据传递给InitializeStateFn进行初始化，并继续进行后续的数据处理操作。

请注意，上述示例仅提供了一个基本的框架，具体的初始化操作和数据处理操作需要根据实际需求进行修改和扩展。