Kylin的预计算模式是通过在数据源中构建多维数据模型来实现的。在预处理阶段，Kylin会基于用户定义的数据模型和聚合指标，对原始数据进行预计算并生成一个多维数据模型，存储在Hadoop集群中的HBase或者Parquet格式的数据表中。
这个多维数据模型包含了各种维度和度量，并根据事先定义好的聚合规则进行计算，以便在用户查询时能够快速提供结果。在用户发起查询时，Kylin会根据查询条件和数据模型中的预计算结果，直接从已计算好的数据中获取目标结果，而不需要再次对原始数据进行复杂的计算操作。
这种预计算模式能够显著提高查询性能，尤其在对大规模数据进行多维分析时效果更为明显。同时，Kylin还支持增量更新和动态扩展数据模型，以应对数据量逐渐增大或数据结构发生变化的情况。
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