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Kylin是一個OLAP引擎，主要用于在Hadoop上提供交互式查詢和多維分析功能。雖然Kylin本身不支持流式計算，但可以與其他流式計算引擎（如Flink、Spark Streaming等）結合使用，實現大數據的批量計算和流式計算的結合。
以下是利用Kylin進行大數據的批量計算和流式計算結合的一般步驟：
批量計算：首先，利用Kylin構建數據立方體（Cube），將需要分析的數據導入Kylin中，并進行預計算。這樣可以提高查詢性能，并且可以支持復雜的多維分析查詢。用戶可以使用Kylin提供的SQL接口來進行交互式查詢。
流式計算：同時，在流式計算引擎上實現實時數據處理功能，通過訂閱數據流，實時處理數據并將結果存儲到數據倉庫或數據湖中。流式計算引擎可以實時更新Kylin中的數據，以便實現實時分析和查詢。
結合使用：將Kylin和流式計算引擎集成在一起，實現批量計算和流式計算的結合。可以通過Kylin的REST API和流式計算引擎的API進行數據的交互和同步。例如，可以將流式計算引擎處理的結果導入Kylin的數據立方體中，以便實現實時查詢和分析。
總的來說，利用Kylin進行大數據的批量計算和流式計算結合，需要將Kylin作為OLAP引擎用于復雜的多維分析查詢，同時結合其他流式計算引擎用于實時數據處理和更新。這樣可以實現更全面的大數據分析和查詢功能。
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