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Kylin支持實時數據分析和數據挖掘主要通過以下幾個方面：
OLAP（聯機分析處理）：Kylin采用了OLAP引擎，可以在大規模數據集上進行復雜的多維分析。通過對數據進行預計算和緩存，Kylin可以實現快速的查詢響應時間，支持復雜的數據分析和挖掘操作。
分布式計算：Kylin使用了分布式計算框架，如Hadoop和Spark，能夠并行處理大規模數據，實現實時數據分析和挖掘。
實時數據處理：Kylin支持實時數據處理框架，如Storm和Kafka，可以實時地處理流式數據，并將其導入Kylin進行分析和挖掘。
數據集成：Kylin支持多種數據源的集成，包括關系型數據庫、NoSQL數據庫和大數據平臺，可以實時地從這些數據源中提取數據進行分析和挖掘。
總的來說，Kylin通過OLAP引擎、分布式計算、實時數據處理和數據集成等技術手段，支持數據的實時數據分析和數據挖掘，能夠滿足用戶對快速分析和挖掘大規模數據的需求。
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