在 Beam 管道中使用固定时间窗口进行聚合，并计算连续窗口之间的差异的解决方法如下所示：

首先，导入必要的库和模块：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.window import FixedWindows
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.transforms.trigger import AccumulationMode
from apache_beam.transforms.trigger import AfterWatermark
from apache_beam.transforms.trigger import AfterProcessingTime
from apache_beam.transforms.trigger import AfterCount

然后，定义一个自定义的聚合函数来计算差异：

class DifferenceFn(beam.CombineFn):
    def create_accumulator(self):
        return (None, None)  # 初始化累加器
    
    def add_input(self, accumulator, input):
        current_window, current_value = accumulator
        new_value = input[1]  # 获取输入数据的值
        
        if current_value is None:  # 第一次输入，直接返回当前窗口和值
            return (input[0], new_value)
        
        difference = new_value - current_value  # 计算差异
        return (input[0], difference)
    
    def merge_accumulators(self, accumulators):
        merged_window = None
        merged_difference = None
        
        for acc in accumulators:
            window, difference = acc
            
            if merged_difference is None:  # 第一次合并，直接返回当前窗口和差异
                merged_window = window
                merged_difference = difference
                continue
            
            if difference is not None:  # 计算累加差异
                merged_difference += difference
        
        return (merged_window, merged_difference)
    
    def extract_output(self, accumulator):
        return accumulator

最后，创建管道并应用窗口和聚合函数：

def run_beam_pipeline(input_data, output_path, window_size, window_slide):
    options = PipelineOptions()
    with beam.Pipeline(options=options) as pipeline:
        (pipeline
         | 'ReadData' >> beam.io.ReadFromText(input_data)
         | 'ParseData' >> beam.Map(lambda x: (x.split(',')[0], int(x.split(',')[1])))
         | 'Window' >> beam.WindowInto(FixedWindows(window_size), trigger=trigger)
         | 'CombinePerWindow' >> beam.CombinePerKey(DifferenceFn())
         | 'FormatOutput' >> beam.Map(lambda x: f'{x[0]}: {x[1]}')
         | 'WriteOutput' >> beam.io.WriteToText(output_path))

上述代码假设输入数据的格式为逗号分隔的键值对，如 key,value。window_size 表示窗口的大小，window_slide 表示窗口的滑动间隔。

在 run_beam_pipeline 函数中，首先创建管道和选项。然后使用 ReadFromText 读取输入数据，并使用 Map 转换数据格式。接下来，使用 WindowInto 指定窗口的大小和触发器（trigger）。然后，使用 CombinePerKey 应用自定义的聚合函数。最后，使用 WriteToText 将结果写入输出路径。

你可以根据自己的需求调整代码和参数。