在Kylin中实现查询加速的方法通常是通过预计算和缓存技术来提高查询性能。以下是一些常见的方法：
Cube预计算：Kylin通过Cube来表示多维数据集，预计算Cube中的聚合数据并存储在HBase中，可以大大加速查询性能。
缓存数据：Kylin可以配置数据缓存来缓存查询结果或者频繁查询的数据，减少查询时的IO开销。
查询重定向：Kylin可以配置查询重定向，将查询请求路由到预先计算好的Cube中，避免实时计算。
查询优化：Kylin提供了一些查询优化技术，如剪枝、预过滤等，可以减少查询的数据量，提高查询性能。
增量更新：Kylin支持增量更新Cube，可以定期更新Cube中的数据，保持数据最新，提高查询性能。
通过以上方法，Kylin可以实现查询加速，提高查询性能，适用于大规模数据集的OLAP查询场景。