Apache Kylin的入门学习可以从以下几个方面进行：

1. 了解Kylin的基本概念

• 定义：Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，它基于Hadoop和HBase构建，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。
• 特点：
  1. 能在亚秒级查询PB级数据。
  2. 提供ANSI-SQL接口。
  3. 具有交互式查询能力。
  4. 引入MOLAP Cube的概念（立方体），用于加速查询。
  5. 可与BI工具无缝整合。

2. 环境准备

• Hadoop环境：Apache Kylin需要一个Hadoop环境来存储和处理大规模数据。需要先安装并配置好Hadoop。
• HBase：Kylin使用HBase作为存储引擎，因此也需要安装并配置好HBase。
• Java环境：Kylin是用Java编写的，所以需要安装Java运行环境（JRE）或Java开发工具包（JDK）。

3. 安装与配置

• 下载与解压：下载Apache Kylin的二进制包，解压到你希望安装的目录。
• 配置环境变量：将Kylin的bin目录添加到PATH中，以便在命令行中直接运行Kylin命令。
• 配置属性文件：指定Hadoop和HBase的配置信息，以及其他相关参数。

4. 数据导入与建模

• 数据导入：使用Hadoop的MapReduce作业或其他工具将数据导入到HBase中，供Kylin使用。
• 建模：
  1. 创建项目：在Kylin的Web界面中，点击“项目”菜单，然后点击“新建项目”，输入项目名称、描述等信息，点击“提交”。
  2. 创建模型：在项目中，点击“模型”菜单，然后点击“新建模型”，输入模型名称、描述等信息，并选择数据源和表。
  3. 定义维度和度量：维度是数据分析的类别轴，如时间、地区等；度量则是数据分析的数值轴，如销售额、用户数等。
  4. 构建Cube：在模型创建完成后，需要构建一个Cube。Cube是Kylin的核心概念，它是一个多维数据集，用于加速查询。在模型页面，点击“构建”按钮，选择需要构建的Cube，然后点击“提交”。

5. 查询与分析

• 使用SQL接口或REST API：在Cube构建完成后，你可以使用Kylin提供的SQL接口或REST API进行查询与分析。
• 连接BI工具：你还可以通过其他工具（如Tableau、Power BI等）连接到Kylin进行查询与分析。

6. 常见问题与解决

• Kylin启动失败：检查Kylin的日志文件，查看具体的错误信息，可能是由于配置错误或者依赖项缺失导致的。
• Kylin查询速度慢：考虑优化Kylin的配置，如增加内存、调整并发度等。同时，也可以考虑优化Cube的设计。
• Kylin任务失败：查看任务日志，分析失败的原因。可能是由于数据源的问题、网络故障或者Kylin内部错误导致的。

7. 实战操作

• 参照实际案例，使用Kylin进行OLAP分析，包括测试数据表结构介绍、导入测试数据等步骤。

以上即为Apache Kylin的入门学习流程，希望对你有所帮助。