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Impala和Spark是两种不同的大数据处理框架，它们有一些区别：
Impala是一种基于SQL的实时查询引擎，主要用于在Hadoop分布式存储系统中进行交互式查询。它使用类似于传统关系数据库的查询语言来查询数据，并且能够提供较低的查询延迟。
Spark是一种通用的大数据处理框架，它提供了多种API和工具，可以支持批处理、实时流处理、机器学习等不同类型的数据处理任务。Spark可以运行在Hadoop集群上，也可以独立运行。
Impala的主要优势在于其快速的查询速度和低延迟，适合需要进行大量交互式查询的场景。而Spark则更适合处理复杂的数据处理任务，如机器学习、图分析等。
总的来说，Impala更适合需要快速查询的场景，而Spark更适合需要进行多样化数据处理的场景。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的框架。
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