是的，Apache Beam可以像Spark和Pandas一样检测Parquet文件的模式。以下是一个使用Apache Beam和Python的示例代码：

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

# 定义PipelineOptions
pipeline_options = PipelineOptions()

# 创建一个Pipeline
with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:
    # 读取Parquet文件
    data = p | 'Read Parquet' >> parquetio.ReadFromParquet('path/to/parquet_file.parquet')

    # 检测模式
    schema = data | 'Get Schema' >> beam.transforms.util.GetSchema()

    # 打印模式
    schema | 'Print Schema' >> beam.Map(print)

请确保已安装所需的依赖项，包括apache-beam和pyarrow：

pip install apache-beam pyarrow

在上面的示例中，我们首先定义了一个PipelineOptions对象，然后使用它创建了一个Apache Beam Pipeline。然后，我们使用parquetio.ReadFromParquet读取Parquet文件，并将其存储在data变量中。接下来，我们使用beam.transforms.util.GetSchema获取数据的模式，并将其存储在schema变量中。最后，我们使用beam.Map(print)将模式打印到控制台。

请将'path/to/parquet_file.parquet'替换为实际的Parquet文件路径。