在Impala中如何处理实时数据流和分析？

　　1、与流处理系统集成： 将Impala与流处理系统（如Apache Kafka、Apache Storm或Apache Flink）集成，实时处理数据流。

　　2、使用Kudu作为存储层： 利用Apache Kudu作为存储层，它支持快速的数据插入和更新，适合实时数据分析。

　　3、优化查询性能： 针对实时数据和查询特点，优化Impala查询性能，减少查询延迟。

　　4、实时数据仓库： 构建实时数据仓库，确保数据的快速加载和查询，满足实时分析的需求。

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