下面是使用Apache Beam和Python实现统计小于15的订单数量和大于等于15的订单数量的代码示例：

import apache_beam as beam

def count_sum(element):
    order_id, amount = element.split(",")
    amount = int(amount)
    if amount < 15:
        return [("less_than_15", (1, amount))]
    else:
        return [("greater_than_equal_15", (1, amount))]

with beam.Pipeline() as pipeline:
    orders = (
        pipeline
        | beam.io.ReadFromText("input.txt")  # 从input.txt读取订单数据
        | beam.Map(count_sum)  # 对每个订单进行统计
        | beam.FlatMap(lambda x: x)  # 将每个订单的统计结果展开成单个元素
        | beam.CombinePerKey(lambda counts: (sum(counts), sum([amount for _, amount in counts])))
    )

    orders | beam.io.WriteToText("output.txt")  # 将结果写入output.txt文件

在上面的代码中，假设订单数据的格式为order_id,amount，例如1,10表示订单ID为1的订单金额为10。

首先，我们定义了一个count_sum函数，它根据订单金额将订单分为小于15和大于等于15两类。对于小于15的订单，我们返回("less_than_15", (1, amount))，其中1表示订单数量，amount表示订单金额；对于大于等于15的订单，我们返回("greater_than_equal_15", (1, amount))。

然后，我们使用Apache Beam创建了一个Pipeline，并将输入文件input.txt中的订单数据读取到ordersPCollection中。接着，我们对每个订单应用count_sum函数进行统计，并将统计结果展开成单个元素。最后，使用CombinePerKey将相同Key的统计结果进行合并，得到每个Key的订单数量和订单金额总和。

最后，我们将结果写入输出文件output.txt。

请根据实际情况修改输入文件的名称和格式，并根据需要修改输出文件的名称和路径。