如果您的 Apache Beam 批量应用程序中的计时器回调未执行，可能是由于您的计时器创建和运行顺序不正确导致的。以下是一个可能的修复方法的示例：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms import window

class ProcessData(beam.DoFn):
    def process (self, element, window=beam.DoFn.WindowParam):
        timestamp = window.max_timestamp().to_utc_datetime()
        yield beam.utils.windowed_value((element, timestamp))

class PrintTimestamp(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        print('Event: %s Timestamp: %s' % (element[0], element[1]))

with beam.Pipeline() as p:
    data = (p 
        | 'Create Events' >> beam.Create([('Event #' + str(i + 1)) for i in range(10)])
        | 'Add Timestamps' >> beam.ParDo(ProcessData()).with_output_types(beam.typehints.Tuple[str, datetime.datetime])
        | 'Window EventStream' >> beam.WindowInto(window.FixedWindows(1))
        | 'Print Timestamps' >> beam.ParDo(PrintTimestamp()))

本示例实现了一个简单的 Apache Beam 批处理应用程序，该应用程序创建了一个由 ten 个事件组成的数据流，并将为这些事件分配时间戳。 ProcessData 类是我们在每个事件上运行的 DoFn，它将事件和窗口的最新时间戳连接到元组中，这样每个事件都可以在输出时携带其时间戳。 PrintTimestamp 类只是将它们打印到控制台。

要确保根据时间滚动窗口对事件进行分组，我们使用 WindowInto 函数。该示例使用 FixedWindows(1) 函数，这意味着我们将数据分成在固定大小为 1 的时间间隔内发生的事件流，并在该间隔结束时触发计时器回调。这可以解决计时器回调未执行的问题。