在Apache Beam中使用PubSubIO输出的GroupByKey元素重复的问题通常是由于数据窗口的处理不正确引起的。下面是一个代码示例，展示了如何解决这个问题：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.transforms.window import FixedWindows

# 定义一个自定义的DoFn，将GroupByKey的输出元素转换为字符串
class ToString(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        (key, values) = element
        return ['{}: {}'.format(key, ', '.join(values))]

# 创建PipelineOptions
options = PipelineOptions()

# 创建Pipeline
with beam.Pipeline(options=options) as p:
    # 从PubSub读取数据
    messages = (p
                | beam.io.ReadFromPubSub(topic='')
                .with_output_types(bytes))

    # 将数据按照固定窗口进行分组
    windowed_messages = (messages
                         | beam.WindowInto(FixedWindows(size=5)))

    # 将数据进行解码
    decoded_messages = (windowed_messages
                        | 'Decode' >> beam.Map(lambda x: x.decode('utf-8')))

    # 将数据进行分组
    grouped_messages = (decoded_messages
                        | 'Group' >> beam.Map(lambda x: (x.split(',')[0], x.split(',')[1]))
                        | beam.GroupByKey())

    # 将分组后的数据转换为字符串
    formatted_messages = (grouped_messages
                          | 'Format' >> beam.ParDo(ToString()))

    # 将数据写入PubSub
    formatted_messages | beam.io.WriteToPubSub(topic='')

在这个示例中，我们首先通过ReadFromPubSub从PubSub中读取数据，然后使用FixedWindows将数据按照固定窗口进行分组。接下来，我们将数据进行解码和分组，然后使用自定义的DoFn ToString 将分组后的数据转换为字符串。最后，我们使用WriteToPubSub将数据写入PubSub。

通过正确设置数据窗口和处理逻辑，可以确保GroupByKey的输出元素不会重复。