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Kylin是一個開源的分布式分析引擎，可用于實時數據分析和數據質量保障。要利用Kylin進行大數據的實時數據分析和數據質量保障，可以按照以下步驟進行：
數據準備：首先需要準備好需要分析的大數據集，并將其導入Kylin中進行建模。Kylin支持多種數據源，包括Hadoop、Hive、HBase等。
數據建模：在Kylin中創建數據模型，包括定義數據源表、維度表、度量表等，以便于進行數據分析。可以使用Kylin提供的Cube Designer工具進行數據建模。
Cube構建：使用Kylin構建Cube，將數據加載到Cube中以便于進行實時數據分析。Kylin支持增量構建Cube，可以保持數據分析的實時性。
查詢分析：通過Kylin提供的OLAP查詢引擎進行數據查詢和分析。Kylin支持SQL查詢和MDX查詢，可以方便用戶進行復雜的多維分析。
數據質量保障：Kylin提供了數據質量驗證功能，可以幫助用戶檢測數據的準確性和完整性。用戶可以定義數據質量驗證規則，并通過Kylin進行數據驗證和監控。
通過以上步驟，可以利用Kylin進行大數據的實時數據分析和數據質量保障，幫助用戶更好地理解數據和保障數據的質量。Kylin的高性能和擴展性也能夠滿足大數據分析和數據質量保障的需求。
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