Apache Beam是一个用于批处理和流处理的分布式数据处理框架。全局窗口是一种特殊的窗口类型，它将整个数据集作为一个窗口进行处理。Apache Beam提供了一种容错机制来处理全局窗口中的故障。

在Apache Beam中，全局窗口的容错机制是通过将数据集划分为可重试的小块来实现的。如果在处理全局窗口时发生故障，可以重新启动作业，并只处理之前尚未处理的数据块。

以下是一个使用Apache Beam处理全局窗口的代码示例：

import apache_beam as beam

def process_element(element):
    # 处理数据元素的逻辑
    ...

with beam.Pipeline() as p:
    data = p | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])  # 数据集
    global_windowed_data = data | beam.WindowInto(beam.window.GlobalWindows())  # 应用全局窗口
    processed_data = global_windowed_data | beam.Map(process_element)  # 处理数据元素
    
    # 将结果写入目标位置
    processed_data | beam.io.WriteToText('/path/to/output')

在上述示例中，我们首先创建了一个数据集，然后将其应用于全局窗口。接下来，我们使用beam.Map转换将每个数据元素传递给process_element函数进行处理。最后，我们将处理后的数据写入目标位置。

如果在处理全局窗口时发生故障，我们可以重新启动作业，Apache Beam将跳过已处理的数据块，并只处理尚未处理的数据块。这样，我们可以确保数据的完整性和一致性。

需要注意的是，具体的容错机制可能因所使用的运行器而异。上述示例是基于Python SDK的示例，但Apache Beam还支持其他语言和运行器，如Java和Apache Flink等。容错机制的实现可能会因不同的运行器而有所不同。