背景：在测试过程中接触到这两个开源工具， 有一些困惑，zepplin也是从hive表中获取数据，kylin追根究底也是从hive中获取数据，而kylin中包含了预计算的多维立方体思想，速度要快上千万倍，为何要使用zepplin来即时查询呢。
1、kylin
kylin工作原理是MOLAP 多维立方体分析
维度：观察数据的角度（group by）
度量：被聚合的统计值
给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行组合，对于N维来说，组合的可能性有2的n次方，对于每一种维度的组合，将度量做聚合运算，然后将运行结果保存为物化视图，所有维度的组合的物化视图称为cube所以一个cube就是按许多维度聚合的物化视图的集合。（不会扫描原始记录）
当数据量集达到千亿及万亿，查询速度是其他非预计算1000倍以上。
默认数据源、构造引擎、存储引擎分别是：HIVE、mapreduce、hbase。
2、zepplin
zepplin是从hive表中查出数据，也就是“即时查询”，它使用的mepreduce、spark等计算引擎。
其实这两个本身是不同的工具，zepplin偏向于可视化展示，而kylin偏向于数据分析（从不同维度及各维度的关联关系）。
为什么说zepplin偏向于可视化展示工具，我们平时在linnux命令行中可以输出hive -e 来执行sql，这个会调用mapreduce引擎查询出结果显示在xshell上，而sparksql可以调用spark引擎查询出结果显示在xshell上。此时，我作为用户有这样的需求，我不想登录xshell输入查询命令，我想通过界面查看查询结果，并希望这些结果通过表格或者其他方式展现出来。这就是zepplin的价值所在。
