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Kylin是一個基于Hadoop的OLAP（聯機分析處理）引擎，可以用于實時和大數據的數據分析。通過與關系型數據庫結合，可以更好地利用Kylin的強大功能進行數據分析。
以下是使用Kylin進行大數據實時數據分析和關系型數據庫結合的步驟：
安裝和配置Kylin：首先需要在Hadoop集群上安裝和配置Kylin。可以參考Kylin官方文檔進行安裝和配置。
創建數據模型：在Kylin中創建數據模型，包括定義數據源和數據表的結構，以及定義維度和度量。
構建Cube：在Kylin中構建Cube，Cube是一個多維數據集，可以進行多維度的數據分析。通過Cube可以實現實時的數據分析。
與關系型數據庫連接：通過Kylin的數據源配置功能，可以將關系型數據庫的數據連接到Kylin中。可以使用Sqoop或其他工具將關系型數據庫中的數據導入到Kylin中。
進行數據分析：通過Kylin的查詢功能，可以進行數據分析和查詢。可以使用SQL語句進行復雜的數據分析操作，也可以使用Kylin提供的可視化工具進行數據可視化。
通過以上步驟，可以使用Kylin進行大數據的實時數據分析和關系型數據庫的結合，實現更有效的數據分析和查詢。Kylin提供了強大的OLAP功能，可以幫助用戶更好地利用大數據進行數據分析和決策。
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