Apache Kylin 和 Apache Doris有什么不同？
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先看二者的介绍
Apache Kylin：
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。 Apache Kylin™ 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。
1定义数据集上的一个星形或雪花形模型
2在定义的数据表上构建cube
3使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果
Kylin 提供与多种数据可视化工具的整合能力，如 Tableau，PowerBI 等，令用户可以使用 BI 工具对 Hadoop 数据进行分析。
Kylin的核心思想是预计算，利用空间换时间来加速查询模式固定的OLAP查询。 Kylin的理论基础是Cube理论，每一种维度组合称之为Cuboid，所有Cuboid的集合是Cube。 其中由所有维度组成的Cuboid称为Base Cuboid，所有的Cuboid都可以基于Base Cuboid计算出来。 在查询时，Kylin会自动选择满足条件的最“小”Cuboid，比如下面的SQL就会对应Cuboid（A,B）:
select xx from table where A=xx group by B
上图是Kylin数据流转的示意图，Kylin自身的组件只有两个：JobServer和QueryServer。Kylin的JobServer主要负责将数据源（Hive,Kafka）...
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