Kylin框架主要用于实现大数据OLAP（在线分析处理）场景下的快速查询和分析。具体用途包括：
数据仓库加速：通过将数据存储在Kylin的多维模型中，可以加速数据仓库的查询和分析操作。Kylin利用多维模型中预计算的Cube数据，提供了快速的查询和聚合功能。
实时分析：Kylin支持实时流式数据分析，可以将实时的流数据转化为多维模型中的Cube数据，并提供实时的查询和分析功能。
复杂查询优化：Kylin可以对复杂的SQL查询进行优化，通过预计算和多维模型的存储方式，大大提高了复杂查询的性能。
数据可视化：Kylin可以与各种BI（商业智能）工具集成，通过可视化界面对数据进行查询和分析，方便用户进行数据挖掘和决策支持。
数据探索和发现：通过Kylin的多维模型和快速查询功能，用户可以对大数据进行探索和发现，发现数据中的隐藏模式和趋势。
总之，Kylin框架在大数据分析领域具有广泛的应用，可以提供快速、灵活、可扩展的数据查询和分析功能。