要使用Apache Beam生成提前结果，您需要定义固定窗口和默认触发器。以下是一个代码示例，展示了如何使用固定窗口和默认触发器生成提前结果：

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

# 定义固定窗口和默认触发器
window_size = 10  # 窗口大小为10秒
trigger_duration = 5  # 默认触发器在5秒后触发

with beam.Pipeline() as p:
    results = (
        p
        | beam.Create(range(1, 100))  # 创建一个PCollection，包含数字1到99
        | beam.Map(lambda x: beam.window.TimestampedValue(x, x))  # 将每个数字转换为TimestampedValue，并使用数字作为时间戳
        | beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(window_size))  # 应用固定窗口
        | beam.combiners.ToList()  # 将窗口中的元素收集到一个列表中
        | beam.WindowInto(beam.window.GlobalWindows(), trigger=AfterProcessingTime(trigger_duration))  # 应用默认触发器
    )

    # 输出每个窗口的结果
    def print_results(windowed_elements):
        (window, elements) = windowed_elements
        print(f"窗口{window}的结果: {elements}")

    results | beam.Map(print_results)

在上述示例中，我们首先使用beam.Create创建了一个包含数字1到99的PCollection。然后，我们使用beam.Map将每个数字转换为TimestampedValue，其中时间戳与数字相同。

接下来，我们使用beam.WindowInto将固定窗口应用于PCollection。在本例中，窗口大小为10秒。

然后，我们使用beam.combiners.ToList()将窗口中的元素收集到一个列表中。

最后，我们使用beam.WindowInto应用默认触发器。在本例中，触发器在5秒后触发。

最后，我们使用beam.Map将每个窗口的结果打印出来。

请注意，上述示例是使用Python SDK编写的，您可以根据自己的需求进行调整和修改。