Kylin如何处理数据更新和变更

Kylin使用基于Apache Hadoop的数据存储和处理引擎来处理数据更新和变更。对于数据更新和变更，Kylin支持以下两种方法：

1. 批量重建：当数据发生更新或变更时，Kylin可以使用批量重建的方式重新构建Cube。这种方法会重新计算整个Cube的数据，因此可能会消耗较长的时间和资源。但是它可以确保Cube的数据是最新的，并且避免了数据一致性问题。

2. 增量构建：Kylin也支持增量构建的方式来处理数据更新和变更。这种方法只重新计算发生变更的部分数据，然后将这部分数据与原来的Cube数据合并。虽然增量构建的速度比批量重建要快，但是在处理大量数据变更时可能会影响查询性能。

总的来说，Kylin可以根据实际需求选择合适的方法来处理数据更新和变更，以保证Cube数据的准确性和查询性能。