以下是一个使用Apache Beam的示例代码，展示了如何使用固定窗口触发器。

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.trigger import AfterProcessingTime, AccumulationMode

def process_element(element):
    # 在此处处理每个元素
    pass

with beam.Pipeline() as p:
    input_data = p | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])

    # 使用固定窗口长度为10秒的触发器
    fixed_windows = input_data | beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(10))

    # 使用触发器定义数据处理策略
    trigger_strategy = AfterProcessingTime(5, accumulation_mode=AccumulationMode.DISCARDING)
    triggered_data = fixed_windows | beam.Map(process_element).with_trigger(trigger_strategy)

    # 输出处理后的结果
    triggered_data | beam.Map(print)

在上述代码中，我们首先创建一个Pipeline对象，并使用beam.Create创建一个包含一些整数的输入PCollection。然后，我们使用beam.WindowInto将输入数据划分为固定窗口，每个窗口的长度为10秒。

接下来，我们定义了一个触发器策略AfterProcessingTime(5, accumulation_mode=AccumulationMode.DISCARDING)，该策略在每个窗口中的处理时间达到5秒时触发数据处理。我们将此触发器应用于固定窗口的数据流中，使用beam.Map作为转换函数。

最后，我们使用beam.Map将处理后的结果打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据自己的具体需求进行调整。还可以使用其他类型的触发器，例如在元素数量达到一定阈值时触发数据处理，或者结合多个触发器使用。