ApacheBeam的核心概念是将数据处理任务表示为数据流图，并提供统一的编程模型来处理批处理和流处理任务。关键概念包括：

Pipeline（管道）：表示数据处理任务的整体结构，由一系列数据处理步骤（Transforms）组成。

PCollection（数据集合）：代表数据流图中的数据集合，可以是无限的流式数据（unbounded）或有限的批处理数据（bounded）。

Transforms（转换操作）：用于对数据进行转换和处理的操作，包括map、filter、groupByKey等。

ParDo（并行处理）：一种用于在数据集合上执行自定义处理逻辑的转换操作。

Source和Sink：用于读取和写入数据的接口，可以与不同的数据存储系统集成。

Windowing（窗口处理）：用于对无限流式数据进行切分和处理的机制，支持基于时间和其他条件的窗口操作。

通过这些核心概念，ApacheBeam提供了高度灵活和可扩展的数据处理框架，可以适应不同类型的数据处理需求，并实现了跨多种数据处理引擎的统一编程模型。