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Kylin是一個開源的分布式大數據分析引擎，主要用于OLAP（聯機分析處理）處理。使用Kylin進行大數據的實時數據分析和預測建模可以通過以下步驟實現：
安裝和配置Kylin：首先需要安裝和配置Kylin，可以參考Kylin官方文檔進行操作。
創建數據模型：在Kylin中，需要先創建數據模型以便對數據進行分析。可以通過Kylin提供的Web界面或者命令行工具進行數據模型的創建。
導入數據：將需要進行分析的數據導入到Kylin中。可以使用Kylin提供的數據導入工具或者通過Hadoop等工具將數據導入到Kylin中。
創建Cube：在Kylin中，Cube是數據模型的實例，用于實時數據分析和預測建模。可以通過Kylin提供的工具創建Cube，并選擇需要分析的數據字段。
構建Cube：在創建Cube之后，需要對Cube進行構建，即生成Cube的數據模型和索引。可以通過Kylin提供的工具進行Cube的構建。
查詢Cube：一旦Cube構建完成，就可以通過Kylin提供的查詢工具對Cube進行查詢，實現實時數據分析和預測建模。
分析和預測建模：根據查詢結果進行數據分析和預測建模。可以通過Kylin提供的工具進行數據可視化和分析，實現對大數據的實時分析和預測建模。
總的來說，使用Kylin進行大數據的實時數據分析和預測建模需要熟悉Kylin的安裝和配置，數據模型的創建，Cube的構建和查詢等步驟，通過這些步驟可以實現高效的大數據分析和預測建模。
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