使用Apache Beam可以实现每小时发出一个窗格的功能。下面是一个示例代码，演示如何使用Apache Beam在Python中实现每小时发出一个窗格的功能。

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

# 创建一个自定义的小时窗口触发器
class HourlyTrigger(window.TriggerFn):
    def __init__(self):
        self.watermark = 0

    def on_element(self, element, timestamp, window=window.GlobalWindow()):
        return window.max_timestamp() <= timestamp

    def on_merge(self, merge_result, windows, context):
        return merge_result

    def should_fire(self, watermark, window=window.GlobalWindow()):
        return watermark >= self.watermark

    def on_fire(self, watermark, window=window.GlobalWindow()):
        self.watermark += 3600  # 每小时触发一次
        return [window]

    def on_expiration(self, watermark, window=window.GlobalWindow()):
        pass

# 创建Beam Pipeline
with beam.Pipeline() as p:
    # 从输入文件读取数据
    lines = p | 'ReadFromText' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

    # 将每行数据作为输出
    output = lines | 'PrintOutput' >> beam.Map(print)

    # 使用HourlyTrigger触发器创建小时窗口
    hourly_windowed = output | 'HourlyWindow' >> beam.WindowInto(window.FixedWindows(3600), trigger=HourlyTrigger())

    # 输出小时窗口中的数据
    hourly_windowed | 'PrintHourlyWindow' >> beam.Map(print)

上述代码中，首先定义了一个自定义的HourlyTrigger类，继承自window.TriggerFn类。在HourlyTrigger类中，定义了每小时触发一次的逻辑。

然后，创建Beam Pipeline，并从输入文件中读取数据。接下来，将每行数据作为输出，并使用HourlyTrigger触发器创建小时窗口。最后，输出小时窗口中的数据。

注意：在实际使用中，需要将'input.txt'替换为实际的输入文件路径。此外，还可以根据需求调整窗口大小、触发器逻辑等。