要通过Beam实现实时数据的实时数据流处理和机器学习模型的集成，可以按照以下步骤进行：
创建一个Beam Pipeline来处理实时数据流。Beam提供了一种统一的编程模型来处理不同类型的数据流，可以通过编写Pipeline来定义数据处理逻辑。
在Pipeline中集成机器学习模型。可以使用Beam提供的Transforms和ParDo函数将机器学习模型应用于数据流中的数据。也可以使用Beam提供的模型转换器库来将现有的机器学习模型转换为可在Pipeline中使用的形式。
实现实时数据流处理逻辑。在Pipeline中定义数据流处理逻辑，例如数据清洗、特征提取、数据转换等步骤，以准备将数据输入到机器学习模型中进行预测。
将处理后的数据传递给机器学习模型进行预测。在Pipeline中调用机器学习模型的预测函数，将处理后的数据传递给模型进行预测，获取模型的输出结果。
将预测结果输出到目标系统。根据实际需求，可以将机器学习模型的预测结果输出到目标系统，例如数据库、消息队列、可视化工具等，以实现整个数据处理流程的闭环。
通过以上步骤，可以实现实时数据的实时数据流处理和机器学习模型的集成，从而实现对实时数据进行实时预测和分析。Beam提供了丰富的功能和库，可以帮助开发人员快速构建复杂的数据处理流程，并将机器学习模型集成到数据流处理中，实现数据驱动的实时应用程序。
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