超大数据集上的亚秒级查询工具Kylin教程（十八）：Kylin与Flink的流数据计算

# 1. Kylin与Flink的流数据计算简介

## 1.1 Kylin和Flink在大数据领域的应用概述
在大数据领域，Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，主要用于构建快速、交互式的OLAP（联机分析处理）数据仓库，能够有效地支持多维数据分析。而Apache Flink是另一个流处理引擎，提供高效且具有状态管理的数据流处理能力，适用于实时数据计算和分析任务。

## 1.2 为什么需要将Kylin与Flink结合进行流数据计算
结合Kylin和Flink进行流数据计算能够实现实时数据的OLAP分析和流式数据处理的结合，充分发挥两者的优势，同时实现对数据的快速响应和计算结果的高效存储与查询。

## 1.3 Kylin与Flink的整合优势及应用场景概述
将Kylin与Flink整合可以利用Kylin的OLAP引擎进行多维数据分析和查询，在Flink的流处理引擎支持下，实现对实时流数据的处理和分析，具有较强的实时性和高效性。这种整合在实时大数据分析、监控和业务实时报表等场景中有着广泛的应用前景。

# 2. 准备工作及环境搭建

在本章中，我们将介绍如何进行Kylin与Flink的环境搭建前的准备工作。我们将分别介绍如何安装与配置Kylin和Flink，并准备相关数据集，为后续的整合实践做好准备。

### 2.1 安装与配置Kylin

首先，我们需要安装和配置Apache Kylin。Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供 SQL 接口，并能够轻松地与诸如 Flink 等流式计算框架集成。

#### 安装步骤
1. 下载Kylin安装包
从[Apache Kylin官方网站](http://kylin.apache.org/)下载最新的稳定版本。

2. 解压安装包
使用以下命令解压安装包：

   tar -zxvf apache-kylin-x.x.x-bin-hbaseX.X.tar.gz

3. 配置环境变量
将Kylin的bin目录添加到系统的环境变量中，以便于在任何位置都可以执行Kylin命令。

4. 启动Kylin
执行以下命令启动Kylin服务：

   cd apache-kylin-x.x.x-bin-hbaseX.X
   bin/kylin.sh start

启动后，可以通过浏览器访问Kylin Web页面，默认地址为：http://localhost:7070/kylin

### 2.2 安装与配置Flink

接着我们将安装和配置Apache Flink，Flink 是一个流式计算框架，可用于实时流数据处理和分析。

#### 安装步骤
1. 下载Flink安装包
从[Flink官方网站](https://flink.apache.org/)下载最新的稳定版本。

2. 解压安装包
使用以下命令解压安装包：

   tar -zxvf flink-x.x.x-bin-scala_x.x.tgz

3. 配置环境变量
将Flink的bin目录添加到系统的环境变量中，以便于在任何位置都可以执行Flink命令。

4. 启动Flink
执行以下命令启动Flink集群：

   cd flink-x.x.x
   ./bin/start-cluster.sh

启动后，可以通过浏览器访问Flink Web页面，默认地址为：http://localhost:8081

### 2.3 设置数据集及准备相关数据

最后，我们需要准备相关的数据集用于后续的整合实践。你可以使用一些示例数据集或者根据自己的业务需求来准备数据，并确保Kylin和Flink都可以访问到相应的数据源。

完成以上步骤后，我们就完成了Kylin与Flink的环境搭建前的准备工作，接下来我们将开始实践Kylin与Flink的整合计算。

# 3. Kylin与Flink整合实践

在本章中，我们将介绍Kylin与Flink整合的实践步骤，包括Kylin Cube数据模型与Flink流数据对接方式、将实时流数据导入Kylin Cube进行查询以及实现基于Flink的流式数据计算任务。

#### 3.1 Kylin Cube数据模型与Flink流数据对接方式

Kylin Cube是OLAP（联机分析处理）引擎，通过对数据进行多维度的预计算，实现了快速