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要使用Apache Beam實現實時數據的實時聚合和分類，可以按照以下步驟進行：
編寫Beam Pipeline：首先編寫一個Beam Pipeline來定義數據流的處理邏輯。在Pipeline中，可以使用Beam提供的各種轉換操作符來對實時數據進行聚合和分類操作。
實現數據聚合和分類邏輯：在Pipeline中，可以使用Beam提供的GroupByKey轉換操作符對數據進行分組和聚合操作。同時，可以編寫自定義的ParDo函數來實現對數據的分類操作。
運行Pipeline：在編寫完Pipeline和相應的數據處理邏輯后，可以將Pipeline提交到Beam的執行引擎中運行。可以選擇將Pipeline部署到本地機器、集群環境或者云端環境中運行。
監控和調試Pipeline：在Pipeline運行過程中，可以使用Beam提供的監控工具來監控Pipeline的執行情況，查看數據處理的進度和性能指標。同時，可以根據需要對Pipeline進行調試和優化。
輸出結果：最后，可以將處理后的數據輸出到目標系統或者存儲中，以便后續的分析和應用。
通過以上步驟，就可以使用Apache Beam實現實時數據的實時聚合和分類操作。同時，可以根據具體的業務需求和數據處理場景，進一步調整和優化Pipeline的設計和實現，以提高數據處理的效率和質量。
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