要获得所需的输出，您可以按照以下步骤操作：
向源代码添加一个flatten转换，并将其展开Table.rows，如下所示：

展平变换的数据预览：

将派生列转换添加到flatten转换并按如下方式创建列：

• id：rows[1]
• 城市：rows[2]

派生列转换的数据预览：

添加一个选择转换以获取所需的列，如下所示：

选定列的数据预览：

要使用Dataflow读取复杂的JSON格式，您通常需要结合使用Apache Beam库和Dataflow的功能来处理和转换数据。下面是一个关于如何做到这一点的分步指南：
1.设置您的开发环境：确保你的系统上安装了Python。安装Apache Beam库：
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1.创建数据流管道：
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*解析JSON数据：

• 在上面的代码中，parse_json函数被定义为将JSON字符串解析为Python字典。
  *读取JSON数据：
• 使用beam.io.ReadFromText()读取JSON数据。将'input.json'替换为JSON文件的实际路径或您正在使用的源代码。
  *应用转换：
• 使用beam.Map()、beam.FlatMap()和其他Beam转换对解析的数据执行任何数据处理或转换操作。
  *写入输出：
• 使用beam.io.WriteToText()或适当的接收器将处理后的数据写入输出位置。
  *运行数据流作业：
• 根据您的Dataflow设置，您可以在本地运行管道进行测试，或者使用Dataflow服务进行大规模分布式处理。
  *监控作业：
• 您可以通过Dataflow UI或控制台监视作业。

请记住用您的特定要求替换文件路径、转换步骤和输出接收器。
此外，如果JSON格式特别复杂，可能需要编写自定义解析函数来处理数据的特定结构。关键是要理解JSON数据的结构，并相应地设计解析逻辑。
请始终参阅Apache Beam documentation以了解有关如何使用该库的详细信息，并参阅Google Cloud Dataflow documentation以了解有关在Google Cloud Platform上运行Dataflow作业的更多详细信息。