要使用Kylin进行大数据的实时数据分析和批处理框架结合，可以按照以下步骤进行操作：
首先，需要搭建一个Hadoop生态系统，其中包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、YARN资源管理器、Hive数据仓库等组件。
然后，将Kylin部署到Hadoop集群中，并配置Kylin的元数据存储，如Hive、HBase等。
在Kylin中创建一个数据模型，并使用Kylin Cube构建一个OLAP立方体，以便进行快速的多维数据分析。
将实时数据流导入到Hadoop集群中，可以使用Apache Kafka等工具来实现数据流的实时传输。
利用Kylin的Streaming Cube功能，可以将实时数据与批处理数据进行整合，实现实时数据分析和批处理数据分析的结合。
最后，通过Kylin提供的REST API或Web界面进行查询和分析，在Kylin中创建查询或报表，以便用户可以根据需要获取所需的数据分析结果。
通过以上步骤，您可以将Kylin进行大数据的实时数据分析和批处理框架结合，实现更全面和高效的数据分析和处理。
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