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要使用Beam進行實時數據的實時聚合和統計，可以按照以下步驟進行：
創建一個Beam Pipeline：首先，您需要創建一個Beam Pipeline來處理實時數據流。您可以使用Python、Java或Go等語言編寫Beam Pipeline。
定義數據處理邏輯：在Pipeline中定義數據處理邏輯，包括數據的讀取、轉換和聚合操作。您可以使用Beam的Transforms來進行數據操作，例如GroupByKey、Combine、Filter等。
設置數據源：指定數據源，可以是Kafka、Pub/Sub等實時數據流服務，或者直接從文件、數據庫等存儲介質讀取數據。
執行Pipeline：運行Pipeline，并將數據流導入到Pipeline中進行實時聚合和統計操作。您可以使用Beam的Runner來執行Pipeline，例如DirectRunner、DataflowRunner等。
輸出結果：將聚合和統計的結果輸出到目標位置，例如數據庫、文件、Dashboard等，以便后續分析和可視化。
通過以上步驟，您可以使用Beam進行實時數據的實時聚合和統計操作，從而實現對實時數據的分析和監控。Beam提供了豐富的API和Transforms，方便用戶進行數據處理和操作，同時還支持多種數據源和Runner，使得用戶可以靈活地進行實時數據處理。
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