Apache Kylin支持多種數據源，這些數據源為Kylin提供了從不同類型和存儲方式的數據中獲取和處理數據的能力。以下是Kylin支持的主要數據源及其之間的區別：
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Apache Hadoop HDFS：
- 描述：HDFS是Hadoop生態系統中用于存儲大數據的文件系統。
- 特點：Kylin可以直接從HDFS讀取數據進行OLAP分析，HDFS提供了高可靠性和可擴展性的數據存儲解決方案。
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Apache Hive：
- 描述：Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供SQL查詢功能。
- 特點：Kylin可以與Hive集成，直接從Hive表讀取數據進行OLAP分析。Hive提供了SQL接口，使得數據查詢和分析更為方便。
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Apache HBase：
- 描述：HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，它利用Hadoop HDFS作為其底層數據存儲，同時提供隨機實時讀寫能力。
- 特點：Kylin可以與HBase集成，直接從HBase表讀取數據進行OLAP分析。HBase的列式存儲和實時讀寫能力使得其適合處理大規模數據和高并發的場景。
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Apache Parquet：
- 描述：Parquet是一種列式存儲格式，能夠高效地存儲和分析大規模數據。
- 特點：Kylin可以從Parquet文件讀取數據進行OLAP分析。Parquet的列式存儲方式使得數據查詢更加高效，特別是在分析數據時，只需要讀取和分析需要的列，而不需要讀取整個數據集。
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JDBC數據源：
- 描述：JDBC（Java Database Connectivity）是一種用于執行SQL語句的Java API，它允許Java程序連接到（幾乎）任何類型的表格化數據，尤其是關系數據庫。
- 特點：Kylin可以通過JDBC連接到各種關系型數據庫，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，讀取數據進行OLAP分析。JDBC為Kylin提供了與多種關系型數據庫交互的能力，使得Kylin能夠處理和分析來自不同數據源的數據。
這些數據源之間的主要區別在于它們的存儲方式、數據訪問方式和適用場景。HDFS和HBase主要用于存儲大規模數據，Hive提供了SQL接口方便數據查詢，Parquet是一種高效的列式存儲格式，而JDBC則提供了與多種關系型數據庫交互的能力。
總之，Kylin支持多種數據源，這些數據源各有特點，可以滿足不同場景下的數據分析需求。
