请描述 Apache Kylin 的核心架构由哪些部分组成，并逐一说明每个组件的职责。

回答思路

1. 【回答框架 1】Apache Kylin 的核心架构主要包含数据源、元数据管理、查询引擎、存储引擎和任务调度等关键组件。数据源是底层的数据输入入口，通常对接 Hive、Kafka 等系统，提供原始数据作为预计算的输入基础。
2. 【回答框架 2】元数据管理负责维护 Cube 的元数据信息，包括模型定义、维度度量配置、Cube 实例的元数据以及投影等，它使用 HBase 或文件系统存储元数据，确保查询引擎能够正确解析和定位所需的数据结构。
3. 【回答框架 3】查询引擎作为前端入口，接收用户的 SQL 查询请求，解析并校验 SQL，将其转换为对预计算好的 Cube 数据的具体查询计划，然后路由到相应的存储引擎执行，同时进行查询优化与会话管理。
4. 【回答框架 4】存储引擎用于存放预计算后的 Cube 数据，通常实现于 HBase 中，通过行键设计高效支持多维聚合查询，负责数据的存储、读取和扫描操作，并将结果返回给查询引擎。
5. 【回答框架 5】任务调度模块负责触发和管理 Cube 的构建、刷新、合并等任务，根据配置的调度策略自动执行，保证数据和 Cube 的及时更新与生命周期管理。各个组件通过协作实现快速的多维分析能力。
6. 【关键点 1】Kylin 的架构包含数据源、元数据管理、查询引擎、存储引擎和任务调度等核心组件。
7. 【关键点 2】数据源对接 Hive、Kafka 等系统提供原始数据，是预计算的输入。
8. 【关键点 3】元数据管理维护 Cube 定义和投影，保障查询引擎正确解析。
9. 【关键点 4】查询引擎解析 SQL 并生成查询计划，存储引擎保存预计算 Cube 数据并支持快速扫描。
10. 【关键点 5】任务调度负责 Cube 的构建、刷新和合并，保证数据时效性。
11. 【易错点 1】不要把 Cube 的预计算过程与实时查询混淆，Kylin 是离线预计算模型。
12. 【易错点 2】不能忽略元数据管理的作用，它直接影响查询的正确性和一致性。
13. 【易错点 3】存储引擎可能依赖具体实现（如 HBase），但不应将实现细节作为架构本身。