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要利用Kylin進行大數據的實時數據分析和數據湖結合，可以按照以下步驟進行：
部署Kylin：首先需要在集群上部署Kylin服務，確保Kylin可以與數據湖中的數據源進行連接。
創建數據模型：通過Kylin的Web界面或API，創建數據模型來定義需要進行分析的數據源、維度和度量。
構建Cube：根據數據模型，使用Kylin構建Cube來對數據進行預計算和聚合，以加速查詢性能。
實時數據集成：利用Kylin的Streaming Cube功能，將實時數據流與靜態數據進行集成，實現實時數據分析。
數據湖結合：將Kylin與數據湖結合，可以通過Kylin對數據湖中的數據進行查詢和分析，實現全面的數據分析。
查詢和分析：通過Kylin提供的SQL接口或BI工具，進行實時數據查詢和分析，生成報表和可視化結果。
通過以上步驟，可以有效利用Kylin進行大數據的實時數據分析和數據湖結合，提高數據分析的效率和準確性。
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