问题主要出现在数据流程和代码环境之间的不匹配。解决方法是通过设置并行度参数来解决这个问题。示例代码如下：

在Pipeline Ptransform中，使用GroupByKey方法并附加CombineFn类以聚合输入。发出的结果是一组键值对。

pcollection = ...  # some input to the pipeline
grouped = pcollection | beam.GroupByKey()
result = grouped | "Aggregate" >> beam.CombineValues(CombineFn)

在Dataflow作业中，为此步骤指定合适的并行度。例如，使用以下命令运行Dataflow作业：

python -m most_frequent_words
 --runner DataflowRunner 
 --project $PROJECT
 --temp_location gs://$BUCKET/temp 
 --output gs://$BUCKET/output 
 --worker_machine_type n1-standard-4 
 --num_workers 5 
 --autoscaling_algorithm THROUGHPUT_BASED 
 --max_num_workers 10
 --experiments=use_beam_bq_sink,shuffle_mode=service
 --grouped | "Aggregate" >> beam.CombineValues(CombineFn)
 --num_workers 21

然后，重新运行作业，结果应该能够在Dataflow中正确输出。