Kylin是一个开源的分布式分析引擎，可用于实时数据分析和数据质量保障。要利用Kylin进行大数据的实时数据分析和数据质量保障，可以按照以下步骤进行：
数据准备：首先需要准备好需要分析的大数据集，并将其导入Kylin中进行建模。Kylin支持多种数据源，包括Hadoop、Hive、HBase等。
数据建模：在Kylin中创建数据模型，包括定义数据源表、维度表、度量表等，以便于进行数据分析。可以使用Kylin提供的Cube Designer工具进行数据建模。
Cube构建：使用Kylin构建Cube，将数据加载到Cube中以便于进行实时数据分析。Kylin支持增量构建Cube，可以保持数据分析的实时性。
查询分析：通过Kylin提供的OLAP查询引擎进行数据查询和分析。Kylin支持SQL查询和MDX查询，可以方便用户进行复杂的多维分析。
数据质量保障：Kylin提供了数据质量验证功能，可以帮助用户检测数据的准确性和完整性。用户可以定义数据质量验证规则，并通过Kylin进行数据验证和监控。
通过以上步骤，可以利用Kylin进行大数据的实时数据分析和数据质量保障，帮助用户更好地理解数据和保障数据的质量。Kylin的高性能和扩展性也能够满足大数据分析和数据质量保障的需求。
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