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Kylin是一個開源的大數據OLAP引擎，主要用于加速對大規模數據集的查詢分析。Kylin本身并不支持流式數據接入和實時處理，但可以結合其他流式數據處理引擎，如Apache Storm、Apache Flink等，來實現流式數據接入和實時處理。
下面是使用Kylin進行大數據流式數據接入和實時處理的一般步驟：
確定數據源：首先確定數據源，可以是實時產生的數據流，可以是Kafka、Flume等消息隊列，也可以是Hadoop集群中的文件等。
數據處理：使用流式數據處理引擎如Apache Storm、Apache Flink等對數據進行處理，可以進行實時數據清洗、轉換、計算等操作。
將處理后的數據寫入Kylin：將處理后的數據寫入Kylin中，可以使用Kylin提供的REST API進行數據導入操作。
OLAP查詢：通過Kylin進行OLAP查詢分析，可以對實時處理后的數據進行復雜的查詢分析操作，獲取實時的分析結果。
需要注意的是，在將實時處理后的數據寫入Kylin之前，需要保證數據的一致性和準確性，可以通過實時監控和數據校驗等手段來確保數據的正確性。Kylin本身不支持實時計算和實時查詢，因此在實時處理過程中需要結合其他流式數據處理引擎來實現實時處理和查詢。
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