要结合Impala和其他大数据工具构建完整的数据分析平台，可以采取以下步骤：
数据采集：使用Flume、Kafka等工具将数据从不同来源采集到Hadoop集群中。
数据存储：将采集到的数据存储在HDFS中，同时可以结合使用HBase、Cassandra等NoSQL数据库存储结构化数据。
数据清洗和预处理：使用MapReduce、Spark等计算框架对原始数据进行清洗、转换和预处理，以便后续分析使用。
数据查询和分析：将数据加载到Impala中，通过SQL查询和分析大规模数据，实现实时的数据分析和交互式查询。
数据可视化：结合使用Superset、Tableau等数据可视化工具，将查询结果可视化展示，帮助用户更直观地理解数据。
数据挖掘和机器学习：通过结合使用Spark MLlib、TensorFlow等工具进行数据挖掘和机器学习，实现更深入的数据分析和模型构建。
实时数据处理：结合使用Spark Streaming、Flink等流处理框架，实现对实时数据的处理和分析，提供实时监控和预警功能。
总之，要构建完整的数据分析平台，需要结合使用多种大数据工具，将数据采集、存储、处理、查询、可视化等环节有机地结合起来，以实现全面、高效的数据分析和洞察。
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