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Kylin是一个开源的分布式分析引擎，可以处理跨多个数据源的数据分析。Kylin支持连接多种数据源，包括Hadoop、Hive、HBase、Spark、MySQL等。用户可以在Kylin中创建数据模型
要将Hadoop中的数据导入Kylin，可以按照以下步骤进行操作： 准备数据：首先确保数据已经存在于Hadoop中，可以是Hive表、HBase表或其他存储格式。 创建Cube：在Kylin中
Kylin是一个开源的分布式分析引擎，主要用于处理大规模数据集，并提供高性能的OLAP查询。 客户端： 提供用户界面，允许用户提交OLAP查询请求。 将用户提交的OLAP查询转换为Kylin能够理解
Kylin的架构是一个基于Hadoop的分布式架构，主要包括以下几个核心组件： Metadata存储：Kylin使用HBase来存储元数据，包括Cube的定义、数据表的结构等信息。 Cube构
Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专门设计用来处理海量数据的查询需求。Kylin 通过对数据进行预计算，并构建多维数据模型，实现了快速的查询响应。 Kylin 的核心特点包括： Cube 构
Kylin 是一个 OLAP 查询引擎，具有快速的查询速度。其主要特点包括多维数据分析、预计算、数据立方体等特性，可以快速地处理大规模数据，并支持复杂的多维分析查询。Kylin 通过在 Hadoop
Kylin通常使用HBase作为存储层来存储预计算的结果。在Kylin中，预计算的结果会被存储为Cube，这些Cube会被转换成HBase表，并且Kylin会使用HBase的快速存储和查询能力来加速O
Kylin是一个开源的分布式分析引擎，它支持多维分析的功能。Kylin通过OLAP（联机分析处理）技术来实现多维分析，主要有以下几个方面的支持： 多维数据建模：Kylin支持用户通过Cube De
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HBa
Kylin与其他大数据查询引擎相比具有以下优势： 高性能：Kylin具有高度优化的查询引擎，能够快速执行复杂的OLAP查询。它利用多维立方体技术和预计算来加速查询处理，从而提高查询性能。 扩展
