Apache Kylin之前仅用于支持星型模型，这在许多真实案例中都有所局限。在v2.0中，通过直接支持雪花模型，用户可以将任意的 E-R 模型导入Kylin，支持最全面的数据模型开箱即用——这是业务部署的一大进步。基于Spark的新的构建引擎在v2.0中的引入是许多人长期以来想要的功能。实验显示，在实现相同分层构建算法前提下，Spark引擎比旧的MapReduce引擎快约2倍。自v1.6以来，Apache Kylin已经能够支持从Kafka加载微批量数据，并通过近实时分析启用分钟级延迟。此外，李扬还将在演讲过程中演示如何实时分析Twitter消息。