要按照 Apache Beam 中的顺序触发窗口，可以使用 WithTimestamps 和 FixedWindows 来设置窗口的时间戳。以下是一个示例代码：

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

# 定义一个自定义的时间戳提取函数
class ExtractTimestampFn(beam.DoFn):
    def process(self, element, timestamp=beam.DoFn.TimestampParam):
        # 提取元素的时间戳
        timestamp = element['timestamp']
        yield beam.window.TimestampedValue(element, timestamp)

# 定义一个自定义的触发器，按照元素的时间戳触发窗口
class TriggerFn(beam.DoFn):
    def process(self, element, window=beam.DoFn.WindowParam):
        yield beam.utils.windowed_value.WindowedValue(element, window.start, window.end, window)

# 创建 Pipeline 对象
pipeline = beam.Pipeline()

# 从输入源读取数据
input_data = pipeline | 'ReadFromSource' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 解析数据并提取时间戳
parsed_data = input_data | 'ParseData' >> beam.Map(lambda x: {'timestamp': x.split(',')[0], 'value': int(x.split(',')[1])})
timestamped_data = parsed_data | 'WithTimestamps' >> beam.ParDo(ExtractTimestampFn())

# 将数据按照固定时间窗口进行分组
windowed_data = timestamped_data | 'FixedWindows' >> beam.WindowInto(FixedWindows(60))

# 在窗口中按照时间戳触发
triggered_data = windowed_data | 'Trigger' >> beam.ParDo(TriggerFn())

# 输出结果
triggered_data | 'Output' >> beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行 Pipeline
pipeline.run()

上述示例代码中，首先读取输入数据，并使用 ParseData 将每行数据解析为字典格式的数据。然后，使用自定义的时间戳提取函数 ExtractTimestampFn，提取字典中的时间戳，并使用 WithTimestamps 设置元素的时间戳。接下来，使用 FixedWindows 将数据按照固定时间窗口进行分组。最后，使用自定义的触发器 TriggerFn，按照元素的时间戳触发窗口。最终的结果将被写入到 output.txt 文件中。