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Kylin是一個開源的分布式分析引擎，可以在Hadoop上進行OLAP（聯機分析處理）的操作。要利用Kylin進行大數據的實時數據分析和情感分析，可以按照以下步驟進行：
準備數據：首先需要將要分析的數據導入到Hadoop集群中，并且按照Kylin的要求進行格式化處理，可以使用Sqoop或其他數據導入工具將數據導入到Hadoop中。
創建數據模型：利用Kylin的Cube Designer工具，可以根據需要創建數據模型，定義維度、度量和聚合等信息。根據數據的特點，進行數據建模和維度選擇，以便進行更有效的數據分析。
構建Cube：根據創建的數據模型，利用Kylin的Cube Builder工具構建Cube，生成OLAP Cube，以便進行多維分析。
查詢數據：利用Kylin提供的SQL查詢語言，可以對Cube進行查詢分析，獲取實時的數據分析結果。可以使用Kylin提供的API進行數據查詢，也可以通過可視化工具進行數據分析展示。
情感分析：在Kylin中進行情感分析可以通過在數據模型中添加情感分析的維度和度量，以便對文本數據進行情感分類和分析。可以使用文本挖掘技術和機器學習算法進行情感分析，從而對文本進行情感分類和情感傾向的分析。
總的來說，利用Kylin進行大數據的實時數據分析和情感分析需要對數據進行建模和處理，構建Cube并查詢數據，同時結合文本挖掘技術進行情感分析，從而實現對大數據的多維分析和情感分析。
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