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Kylin是一個OLAP引擎，主要用于處理大規模數據集的查詢和分析。在Kylin中進行大數據的增量數據合并可以通過以下步驟實現：
準備數據源：首先需要準備數據源，可以從不同的數據源中獲取增量數據，例如數據庫、Hadoop集群、Kafka等。
創建數據模型：在Kylin中創建一個數據模型，定義數據源中的字段和數據類型，以便Kylin能夠正確識別和處理數據。
創建Cube：在Kylin中創建一個Cube，Cube是一個多維數據集，用于存儲和分析數據。在Cube中定義數據模型中的維度和指標，并設置合適的聚合函數。
導入數據：將增量數據導入到Cube中，可以使用Kylin提供的API或者通過其他工具進行數據導入操作。
合并數據：在Kylin中使用SQL語句或者Cube的API對增量數據進行合并操作，將增量數據與已有數據進行合并，更新Cube中的數據。
重建Cube：在合并數據完成后，需要對Cube進行重建操作，以便Kylin能夠重新計算和優化Cube中的數據。
通過以上步驟，可以使用Kylin進行大數據的增量數據合并，實現數據的實時更新和分析。Kylin提供了豐富的工具和功能，可以幫助用戶快速、高效地處理大規模數據集。
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