Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，可以用于处理大规模数据集。如果你想在Kylin中处理实时数据流，可以采取以下步骤：
使用流数据源：首先，你需要选择一个流数据源，比如Apache Kafka或者Apache Flink。将数据发送到Kylin的数据源中，以便Kylin能够实时接收数据流。
创建数据模型：在Kylin中创建一个数据模型，定义数据的结构和关系。你可以使用Kylin的Cube Designer工具来创建数据模型，将数据流中的字段映射到Kylin模型中的维度和指标。
构建Cube：基于你的数据模型，使用Kylin的Cube Builder工具构建Cube。Cube是Kylin中的一个数据聚合单元，用于加速查询和分析。通过构建Cube，Kylin可以提供快速的实时查询和分析功能。
查询和分析数据：一旦Cube构建完成，你可以使用Kylin的查询接口或者BI工具来查询和分析实时数据流。Kylin提供了REST API和SQL接口，让你可以方便地与Kylin交互和查询数据。
总的来说，使用Kylin处理实时数据流需要先将数据源连接到Kylin，创建数据模型和Cube，然后查询和分析实时数据。通过这些步骤，你可以利用Kylin的强大功能来处理和分析大规模的实时数据流。
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