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Kylin 是一個開源的分布式分析引擎，主要用于處理大數據的 OLAP 分析。在 Kylin 中，大數據的壓縮和存儲主要通過以下幾種方式來實現：
列式存儲：Kylin 使用列式存儲來存儲數據，這樣可以提高數據的壓縮率和查詢性能。列式存儲將每一列的數據分別存儲在不同的文件或數據塊中，這樣可以只加載需要的列，減少不必要的數據讀取，提高查詢效率。
字典壓縮：Kylin 使用字典壓縮來減小數據的存儲空間。在字典壓縮中，Kylin 將重復的值映射到一個唯一的 ID，然后將 ID 存儲在數據中，從而減小數據的存儲空間。
壓縮算法：Kylin 使用不同的壓縮算法來減小數據的存儲空間，例如 Snappy、LZO、Gzip 等。這些壓縮算法可以有效地減小數據的存儲空間，并且在查詢時進行解壓縮，減小數據的傳輸開銷。
數據分區：Kylin 支持對數據進行分區存儲，可以根據某個字段對數據進行分區，從而提高數據的查詢效率。通過數據分區，可以將數據按照某種規則進行劃分，減小數據的掃描范圍，提高查詢性能。
總之，Kylin 主要通過列式存儲、字典壓縮、壓縮算法和數據分區等方式來處理大數據的壓縮和存儲，從而提高數據的查詢性能和降低存儲成本。
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