要将Kylin集成到Kafka等实时数据流处理工具中，可以通过以下步骤实现：
使用Kylin的REST API将数据从Kafka中读取到Kylin中。可以通过编写一个自定义的ETL作业或使用一些现有的工具来实现数据的抽取和加载。
配置Kylin的数据模型以适应实时数据流处理。这可能涉及到调整Kylin的Cube定义以适应数据流的特性，并且需要确保Kylin的Cube可以及时处理来自Kafka的数据更新。
在Kafka等实时数据流处理工具中使用Kylin查询服务。通过使用Kylin的REST API或其他查询接口，可以将Kafka中的实时数据流发送到Kylin进行查询和分析。
将Kylin的查询结果返回到实时数据流处理工具中。一旦Kylin完成查询，可以将结果返回到Kafka等实时数据流处理工具中，以便实时处理和可视化。
通过以上步骤，可以实现Kylin与Kafka等实时数据流处理工具的集成，从而实现对实时数据流的分析和处理。
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