在Impala中进行数据的时序分析和预测通常需要以下步骤：
准备数据：将需要进行时序分析和预测的数据导入到Impala中，可以通过使用Impala的数据导入工具或将数据存储在HDFS上并在Impala中创建外部表来实现。
数据清洗和预处理：在Impala中可以使用SQL语句对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。
时序分析：使用Impala的SQL语句进行时序分析，可以通过窗口函数、聚合函数等功能对时序数据进行统计分析、趋势分析等。
数据建模：根据时序分析的结果，可以选择合适的时序模型进行建模，例如ARIMA模型、LSTM模型等。可以使用Impala的SQL语句进行模型训练和调优。
预测：使用训练好的时序模型对未来数据进行预测，可以使用Impala的SQL语句进行预测操作。
可视化展示：最后可以使用Impala的SQL语句将时序分析和预测结果进行可视化展示，例如通过图表、报表等形式呈现。
总的来说，通过结合Impala的分布式计算能力和SQL语句的灵活性，可以实现对大规模时序数据的高效处理和分析，为用户提供更准确的时序分析和预测结果。
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