Impala的优点计算速度快：所有计算可在内存中完成，内存足够大时性能极佳。实现语言优化：摈弃MapReduce计算，改用C++实现，针对性硬件优化。数据仓库特性：支持对Hive原有数据进行数据分析。远程访问支持：支持ODBC和JDBC远程访问。Impala的缺点内存依赖大：基于内存计算，对内存要求较高。维护难度大：改用c++编写，维护复杂度增加。紧耦合问题：与Hive紧耦合，依赖Hive的稳定性。
Impala基于大规模并行处理架构，通过多节点并行处理数据，以实现高效率查询。高性能查询：相比Hive，Impala提供了更高的查询性能，尤其在处理实时数据查询时更为显著。它优化了查询路径和并行计算，显著提高了查询效率。与Hive的互操作性：Impala能够直接访问Hive的元数据，而无需等待Hive完成数据处理。
Impala架构基于组件化设计，包括impalad、stateStored和catalogd等关键组件。在查询过程中，客户端提交任务，Impalad负责生成执行计划，statestored用于管理元数据，catalogd提供元数据服务。整个查询流程包括任务调度、数据依赖分析、结果汇总和最终结果获取。通过分析查询计划，Impala能够优化查询执行效率。
服务层的主要职责是建立索引和呈现视图，以便它们可以被高效地查询到。这一层通常使用Cloudera Impala等框架来实现。Impala提供了高速且交互式的查询能力，使得用户可以立即查询到批处理视图。服务层从批处理层接收静态的视图数据，并在Hive元数据中创建表来存储这些数据的元数据。
学习大数据需要掌握Java基础、LINUX操作系统等基础知识，并深入了解hadoop、Hive、HBase、Spark等大数据技术框架。此外，还需要了解Sqoop、Flume等数据传输和采集工具，以及Azkaban、Crontab等调度框架。对于实时数据分析场景，Impala和ElasticSearch也是不可或缺的工具。
零基础学习大数据需从基础技术、核心工具、学习方式三方面系统规划，具体方法如下：夯实编程与系统基础linux系统操作：大数据框架（如Hadoop、spark）多运行于Linux环境，需掌握基础命令（文件管理、权限设置、进程监控）及Shell脚本编写，例如通过grep、awk处理日志文件。
JAVAEE方向技术（如Servlet、jsp、Spring等）在大数据领域应用较少，仅需了解基本概念，无需深入。若精力充足，可学习hibernate或MyBatis的原理（非API使用），以加深对java操作数据库的理解。
零基础学习大数据需从基础技能入手，结合实践与资源利用，分阶段系统学习核心工具与技术，同时注重培养自学能力或选择系统培训。 具体方法如下：夯实基础：编程与系统知识Linux系统基础：大数据技术栈（如Hadoop、HBase、Spark）多运行于Linux环境，需掌握基础操作（如文件管理、权限设置、shell脚本编写）。
综上所述，零基础开始大数据学习需要明确学习目标、选定学习方向、制定详细的学习规划、注重实践与学习相结合以及保持持续学习的态度。通过不断努力和实践，相信你一定能够掌握大数据技能并在这个领域取得成功。
零基础快速学好大数据，需从基础入手，按顺序逐步掌握关键技术，具体学习路径如下：夯实基础：Java与LinuxJava语言：重点学习JavaSE（标准版），掌握基础语法、面向对象编程、集合框架、多线程等核心内容。数据库连接需熟悉JDBC，了解如何通过Java操作数据库。
月7日，国际商学院组织全院教师开展了为期2天的“大数据&人工智能教学实训+科研平台”培训，旨在提升教师数据分析教学水平与实践能力，培养适应行业需求的复合型、创新型高素质技术技能人才。以下是具体内容：培训讲师与内容设计本次培训邀请美林数据技术股份有限公司产品交付经理张亚辉担任讲师。
布兰迪斯大学MSBA项目介绍 布兰迪斯大学以其严谨的学习风气、批判性思维以及在个人层面上改善世界的价值观而闻名，被USnews评为美国最好的大学之一。其国际商学院设立的MSBA（Master of Science in Business Analytics）项目，旨在培养在现代商业环境中熟练掌握数据分析的专业人才。
霍特国际商学院开设的硕士课程主要包括以下几种：国际商务硕士（Master of international Business）基于霍特屡获殊荣的工商管理硕士（MBA）课程内容，该课程以全球化视角帮助学生洞察金融、营销、运营、经济和战略领域的知识。学生可学习全球商务基本概念，并在专业课阶段制定符合个人学习规划和职业目标的方案。
1、大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。
2、大数据工程师需要学习的内容主要包括编程语言、计算处理框架、分布式存储框架、资源调度框架、分布式协调框架、数据库、列式存储数据库以及消息队列等，同时需要具备一定的专业知识背景、行业经验和计算机、数学知识。
3、数学与统计学基础核心课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、离散数学、随机过程。作用：为数据建模、机器学习算法提供数学支撑，例如概率统计用于数据分布分析，线性代数优化算法效率。典型案例：中国人民大学开设《数据计算智能》，结合统计理论实现智能决策。
4、学习大数据需要掌握编程基础、数据库技术、数据质量控制、开发环境与数据挖掘等核心内容。以下是具体学习方向：大数据开发Java基础Java是大数据开发的主流编程语言，需掌握其语法、面向对象编程思想及多线程处理能力。
5、大数据技术是多学科交叉领域，核心围绕数据采集、存储、处理、分析及应用展开，主要学习内容如下：基础理论与工具数学与统计学方面，要学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计，为数据分析与算法设计提供支撑。
以下是10本大数据框架Hadoop学习书籍的推荐：《Hadoop权威指南》简介：本书结合理论和实践，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。适合Hadoop程序员和管理员阅读。作者：Tom White，最杰出的Hadoop专家之一，自2007年以来一直担任Apache Hadoop项目负责人。
《大数据和机器学习入门：基于Hadoop和Spark》简介：本书从浅显易懂的大数据和机器学习原理介绍入手，讲述了大数据和机器学习的基本概念，并提供了搭建实践平台的步骤。特点：适合初学者阅读，通过实践平台的搭建，让读者更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境，有助于理解相关概念。
推荐理由：本书总结了吴恩达在机器学习工程实践中的经验，提供了关于如何收集训练数据集、使用端到端深度学习以及共享数据和统计信息的洞察能力。这本书短小精悍但干货十足，非常适合从事数据领域的团队与个人。
