要使用Beam进行实时数据的实时聚合和统计，可以按照以下步骤进行：
创建一个Beam Pipeline：首先，您需要创建一个Beam Pipeline来处理实时数据流。您可以使用Python、Java或Go等语言编写Beam Pipeline。
定义数据处理逻辑：在Pipeline中定义数据处理逻辑，包括数据的读取、转换和聚合操作。您可以使用Beam的Transforms来进行数据操作，例如GroupByKey、Combine、Filter等。
设置数据源：指定数据源，可以是Kafka、Pub/Sub等实时数据流服务，或者直接从文件、数据库等存储介质读取数据。
执行Pipeline：运行Pipeline，并将数据流导入到Pipeline中进行实时聚合和统计操作。您可以使用Beam的Runner来执行Pipeline，例如DirectRunner、DataflowRunner等。
输出结果：将聚合和统计的结果输出到目标位置，例如数据库、文件、Dashboard等，以便后续分析和可视化。
通过以上步骤，您可以使用Beam进行实时数据的实时聚合和统计操作，从而实现对实时数据的分析和监控。Beam提供了丰富的API和Transforms，方便用户进行数据处理和操作，同时还支持多种数据源和Runner，使得用户可以灵活地进行实时数据处理。
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