Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，它可以提供 Hadoop 之上的 SQL 接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据，它可以对 Hadoop 中的数据进行全局的汇总和分析，并且拥有 WEB 界面，Kylin 在大数据领域得到了广泛应用，其中包括百度地图。
在百度地图中，Kylin 主要被用来实现实时交通路况的查询，Kylin 会收集大量的车辆位置信息，然后通过 Apache Spark 进行实时处理和分析，最后将结果返回给前端展示。
下面我们详细介绍一下 Apache Kylin 在百度地图实践的具体步骤和技术细节：
第一步：数据收集与存储
我们需要收集大量的车辆位置信息，这些信息可以通过 GPS 设备、车载传感器等方式获取，获取到的数据通常以 HDFS 或 HBase 的形式进行存储。
第二步：数据预处理与清洗
由于收集到的数据可能存在很多噪声和不规范的地方，因此需要对其进行预处理和清洗，这一步主要包括去除重复数据、填充缺失值、格式转换等操作。
第三步：构建 Kylin Cube
接下来我们需要使用 Kylin 来构建一个多维分析的 cube，Cube 是 Kylin 中最核心的概念之一，它类似于关系型数据库中的表，只不过它是基于维度和度量的，在 Kylin 中，我们可以通过定义 dimensions(维度)和 measures(度量)来构建一个 cube，我们可以将时间作为 dimension,将速度、加速度等作为 measure,从而构建出一个关于交通流量的 cube。
第四步：配置 Kylin 作业调度器
为了实现实时交通路况查询，我们需要配置 Kylin 作业调度器来定时执行数据聚合任务，Kylin 支持多种作业调度器，包括 Spark、MapReduce、Presto 等，在这里我们以 Spark 作为示例来进行说明。
首先需要在 Kylin 中创建一个 Spark 作业，并指定相关参数，然后编写 Python 脚本来实现数据聚合逻辑，最后将该作业注册到作业调度器中，并设置相应的执行频率即可。
第五步：开发前端页面与交互逻辑
最后我们需要开发一个前端页面来展示实时交通路况信息，这个页面需要能够接收用户输入的起点和终点坐标，并通过 Kylin 将这些信息转化为实时的交通路况图表，同时还需要添加一些交互逻辑，例如拖拽地图、缩放等操作。
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