Impala的数据处理流程如下：
查询请求：用户通过SQL查询语句向Impala提交查询请求。
查询解析：Impala将查询语句解析成查询计划，并进行语法和语义分析。
查询优化：Impala优化查询计划，包括选择最优的查询执行路径、优化聚合操作、优化Join操作等。
查询执行：Impala将查询计划转换为任务执行计划，并将任务发送到各个节点上的Impala Daemon（impalad）进行执行。
数据扫描：Impala Daemon在各个节点上扫描HDFS中的数据块，将数据加载到内存中。
数据处理：Impala Daemon对数据进行处理，执行各种操作如过滤、Join、排序、分组等。
结果返回：处理完成后，Impala Daemon将结果返回给客户端，用户可以通过SQL客户端或Web界面查看查询结果。
整个过程中，Impala通过并行处理和内存计算等技术，实现了高性能的数据分析处理。同时，Impala还支持动态数据仓库（CDH）和其他Hadoop生态系统工具的集成，可以与Hive、Hue、HBase等工具配合使用，提供全面的数据处理和分析解决方案。
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