要使用Apache Beam实现实时数据的实时聚合和分类，可以按照以下步骤进行：
编写Beam Pipeline：首先编写一个Beam Pipeline来定义数据流的处理逻辑。在Pipeline中，可以使用Beam提供的各种转换操作符来对实时数据进行聚合和分类操作。
实现数据聚合和分类逻辑：在Pipeline中，可以使用Beam提供的GroupByKey转换操作符对数据进行分组和聚合操作。同时，可以编写自定义的ParDo函数来实现对数据的分类操作。
运行Pipeline：在编写完Pipeline和相应的数据处理逻辑后，可以将Pipeline提交到Beam的执行引擎中运行。可以选择将Pipeline部署到本地机器、集群环境或者云端环境中运行。
监控和调试Pipeline：在Pipeline运行过程中，可以使用Beam提供的监控工具来监控Pipeline的执行情况，查看数据处理的进度和性能指标。同时，可以根据需要对Pipeline进行调试和优化。
输出结果：最后，可以将处理后的数据输出到目标系统或者存储中，以便后续的分析和应用。
通过以上步骤，就可以使用Apache Beam实现实时数据的实时聚合和分类操作。同时，可以根据具体的业务需求和数据处理场景，进一步调整和优化Pipeline的设计和实现，以提高数据处理的效率和质量。
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