在Apache Beam中，当应用程序执行多个GroupByKey操作之后，Windows和Triggers会发生以下行为：

1. 首先，Beam会将数据按键进行分组，然后根据指定的窗口规则对数据进行窗口划分。每个窗口都有一个时间范围，可以根据事件时间或处理时间进行定义。

2. 在每个窗口中，Beam会将数据按照指定的Triggers进行触发。Triggers定义了何时将窗口中的数据发送到后续的处理步骤。常见的Triggers包括基于时间的Triggers（如在固定的时间间隔触发）和基于元素数量的Triggers（如在收到一定数量的元素后触发）。

下面是一个示例代码，演示了如何在Apache Beam中使用多个GroupByKey操作后的Windows和Triggers：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.trigger import AfterWatermark, AfterCount

# 定义一个自定义的窗口函数
class CustomWindowFn(beam.WindowFn):
    def assign(self, context):
        return [beam.window.IntervalWindow(context.timestamp, context.timestamp + 10)]

    def get_window_coder(self):
        return beam.coders.IntervalWindowCoder()

# 创建一个Pipeline对象
p = beam.Pipeline()

# 从文本文件读取数据
data = p | 'ReadData' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 使用GroupByKey操作按键进行分组
grouped_data = data | 'GroupByKey1' >> beam.GroupByKey()

# 使用自定义的窗口函数对数据进行窗口划分
windowed_data = grouped_data | 'Window' >> beam.WindowInto(CustomWindowFn())

# 定义一个基于计数的Triggers，每收到5个元素触发一次
trigger = AfterCount(5)

# 在窗口中应用Triggers，将数据发送到下一步处理
triggered_data = windowed_data | 'Trigger' >> beam.Trigger(trigger)

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

# 运行Pipeline
p.run()

在上述示例中，首先从文本文件中读取数据，并使用GroupByKey操作按键进行分组。然后，使用自定义的窗口函数对数据进行窗口划分。接下来，定义一个基于计数的Triggers，每收到5个元素触发一次。最后，将触发后的数据发送到下一步处理，并将结果写入到文本文件中。

请注意，上述示例中的代码是使用Python编写的，但Apache Beam也支持其他编程语言，如Java和Go。因此，你可以根据自己的需求选择适合的编程语言来实现上述功能。