Apache Beam是一个用于批处理和流处理的统一编程模型和执行引擎。它提供了一种方便的方式来进行数据处理和转换。虽然Apache Beam可以用于特征预处理，但它更适合用于处理大规模数据集和复杂的数据流。

下面是一个使用Apache Beam进行特征预处理的示例代码：

import apache_beam as beam

# 定义一个自定义的预处理函数
class FeaturePreprocessing(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        # 在这里进行特征预处理的逻辑
        # element是输入的数据，可以根据需要进行处理
        # 返回处理后的结果
        return [processed_element]

# 创建一个Pipeline对象
p = beam.Pipeline()

# 从输入文件读取数据
input_data = p | beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 调用自定义的预处理函数进行特征预处理
preprocessed_data = input_data | beam.ParDo(FeaturePreprocessing())

# 将预处理后的结果写入输出文件
preprocessed_data | beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
p.run()

在这个示例中，我们首先定义了一个自定义的预处理函数FeaturePreprocessing，该函数使用Beam的DoFn类进行定义并实现了process方法。在process方法中，我们可以编写特征预处理的逻辑，并返回处理后的结果。

然后，我们创建了一个Pipeline对象，并从输入文件中读取数据。接下来，我们使用beam.ParDo操作符调用自定义的预处理函数，将输入数据传递给它进行处理。最后，我们将处理后的结果写入输出文件。

最后，我们调用p.run()来运行整个Pipeline。此时，Apache Beam将根据数据规模和计算资源进行任务的切分和执行，以实现高效的特征预处理。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的特征预处理逻辑可能会更加复杂。具体的预处理操作应根据实际需求进行编写。