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要使用Kylin進行大數據的實時數據分析和批處理框架結合，可以按照以下步驟進行操作：
首先，需要搭建一個Hadoop生態系統，其中包括Hadoop分布式文件系統（HDFS）、YARN資源管理器、Hive數據倉庫等組件。
然后，將Kylin部署到Hadoop集群中，并配置Kylin的元數據存儲，如Hive、HBase等。
在Kylin中創建一個數據模型，并使用Kylin Cube構建一個OLAP立方體，以便進行快速的多維數據分析。
將實時數據流導入到Hadoop集群中，可以使用Apache Kafka等工具來實現數據流的實時傳輸。
利用Kylin的Streaming Cube功能，可以將實時數據與批處理數據進行整合，實現實時數據分析和批處理數據分析的結合。
最后，通過Kylin提供的REST API或Web界面進行查詢和分析，在Kylin中創建查詢或報表，以便用戶可以根據需要獲取所需的數據分析結果。
通過以上步驟，您可以將Kylin進行大數據的實時數據分析和批處理框架結合，實現更全面和高效的數據分析和處理。
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