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要將Kylin集成到Kafka等實時數據流處理工具中，可以通過以下步驟實現：
使用Kylin的REST API將數據從Kafka中讀取到Kylin中。可以通過編寫一個自定義的ETL作業或使用一些現有的工具來實現數據的抽取和加載。
配置Kylin的數據模型以適應實時數據流處理。這可能涉及到調整Kylin的Cube定義以適應數據流的特性，并且需要確保Kylin的Cube可以及時處理來自Kafka的數據更新。
在Kafka等實時數據流處理工具中使用Kylin查詢服務。通過使用Kylin的REST API或其他查詢接口，可以將Kafka中的實時數據流發送到Kylin進行查詢和分析。
將Kylin的查詢結果返回到實時數據流處理工具中。一旦Kylin完成查詢，可以將結果返回到Kafka等實時數據流處理工具中，以便實時處理和可視化。
通過以上步驟，可以實現Kylin與Kafka等實時數據流處理工具的集成，從而實現對實時數據流的分析和處理。
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