此问题的解决方法是使用Beam的窗口和触发器功能。您可以为PCollection应用窗口，并使用触发器来控制何时在无界数据集上触发计算。以下是一个使用窗口和触发器解决此问题的示例代码：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.window import TimestampedValue, GlobalWindows
from apache_beam.transforms.trigger import AfterWatermark, AfterProcessingTime, AccumulationMode

class AggregateSum(beam.PTransform):
    def expand(self, pcoll):
        return (
            pcoll
            .apply("Add timestamps", beam.Map(lambda elem: TimestampedValue(elem, elem)))
            .apply("Apply window", beam.WindowInto(GlobalWindows()))
            .apply("Sum", beam.CombineGlobally(sum).without_defaults())
            .apply("Format output", beam.Map(lambda elem: f"Total sum: {elem}"))
        )

with beam.Pipeline() as p:
    result = (
        p
        .apply("Generate data", beam.Create([1, 2, 3, 4, 5]))
        .apply("Aggregate sum", AggregateSum())
    )

    # Write the output of the pipeline to a file
    result | "Write output" >> beam.io.WriteToText("output.txt")

在上面的代码中，TimestampedValue用于将元素与时间戳打包，并将其转换为一个(element, timestamp)元组。然后，应用全局窗口，这将生成一个无界PCollection。最后，将CombineGlobally应用于数据并触发聚合操作。AfterWatermark表示触发操作在指定时间段内完成后（例如，1秒后）执行，而AfterProcessingTime表示触发操作在最后一个触发后指定时间段内完成后执行。AccumulationMode定义CombineGlobally的聚合模式，这里是默认的旁路模式。

该代码将总和聚合为单个输出