分钟级实时的刚需场景，用Kylin Streaming Cube来做，体验确实不错。你要是之前用过 Kylin 做批量，应该会挺快上手。Streaming Cube 架构保留了之前批的扩展性，但做了不少优化，像 Kafka 接入、HDFS 落盘这些流程也都挺顺的。

构建方面，Streaming Cube 能上亿条记录不带卡的，性能方面靠得住。你可以按需设置构建频率，比如白天 5 分钟一跑，晚上整点跑一次，灵活。部署的话，它还能复用 Hadoop、Spark 这些生态，节省不少资源，性价比也高。

再说查询部分，Cube 构建好后，直接就能用 API 或者像 Zeppelin 这样的工具跑报表，响应也挺快的。构建任务也可以用CURL触发，一句命令就能搞定，脚本里也能跑，运维上轻松不少。

架构上思路也清晰：Kafka 订阅数据 -> 每个分区起一个Mapper写入 HDFS -> 数据进 HBase -> 客户端查 Kylin。整个流程连得挺顺的，稳定性也靠谱，跑长任务也不会溢出。

如果你业务对时效性要求高，比如金融交易、用户行为监测、社交数据追踪这些场景，Kylin Streaming Cube 真的是个不错的选择。你只要熟点 Kafka 和 Hadoop，基本上就能跑起来。