Apache Kylin支持多种数据源，这些数据源为Kylin提供了从不同类型和存储方式的数据中获取和处理数据的能力。以下是Kylin支持的主要数据源及其之间的区别：
-
Apache Hadoop HDFS：
- 描述：HDFS是Hadoop生态系统中用于存储大数据的文件系统。
- 特点：Kylin可以直接从HDFS读取数据进行OLAP分析，HDFS提供了高可靠性和可扩展性的数据存储解决方案。
-
Apache Hive：
- 描述：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。
- 特点：Kylin可以与Hive集成，直接从Hive表读取数据进行OLAP分析。Hive提供了SQL接口，使得数据查询和分析更为方便。
-
Apache HBase：
- 描述：HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，它利用Hadoop HDFS作为其底层数据存储，同时提供随机实时读写能力。
- 特点：Kylin可以与HBase集成，直接从HBase表读取数据进行OLAP分析。HBase的列式存储和实时读写能力使得其适合处理大规模数据和高并发的场景。
-
Apache Parquet：
- 描述：Parquet是一种列式存储格式，能够高效地存储和分析大规模数据。
- 特点：Kylin可以从Parquet文件读取数据进行OLAP分析。Parquet的列式存储方式使得数据查询更加高效，特别是在分析数据时，只需要读取和分析需要的列，而不需要读取整个数据集。
-
JDBC数据源：
- 描述：JDBC（Java Database Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API，它允许Java程序连接到（几乎）任何类型的表格化数据，尤其是关系数据库。
- 特点：Kylin可以通过JDBC连接到各种关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，读取数据进行OLAP分析。JDBC为Kylin提供了与多种关系型数据库交互的能力，使得Kylin能够处理和分析来自不同数据源的数据。
这些数据源之间的主要区别在于它们的存储方式、数据访问方式和适用场景。HDFS和HBase主要用于存储大规模数据，Hive提供了SQL接口方便数据查询，Parquet是一种高效的列式存储格式，而JDBC则提供了与多种关系型数据库交互的能力。
总之，Kylin支持多种数据源，这些数据源各有特点，可以满足不同场景下的数据分析需求。
