Impala 的查询速度是真挺快的，适合你那种要对超大表做实时的场景。你可以直接跑 SQL 语句，语法也比较友好，基本上 MySQL 那套你拿来就能用。而且它跟 Hive 是可以互通的，元数据共享，数据不重跑，效率直接拉满。

Impala 的交互式查询挺适合报表系统、实时看板之类的场景。你有个需求，比如用户点击报表要马上看到统计数据，用 Impala 准没错。SELECT COUNT(*) FROM logs WHERE event='click'，几亿行数据，几秒内就能出结果，体验贼丝滑。

和 Spark 的配合也蛮不错。你可以用 Spark 离线数据，结构整理好之后交给 Impala 做实时查询。前端直接对接 Impala 接口，用起来响应也快，代码也简单，像axios.get('/api/query?sql=...')这种写法，前端开发舒服。

不过有几点你得注意一下：Impala 对 SQL 支持度虽然高，但不支持 UDF，也就是自定义函数。所以一些复杂计算还是交给 Spark 来做更稳妥。另外，Impala 对硬件也比较敏感，内存少了直接跑不动，建议你用在集群环境。

如果你之前用过 Hive 或者正在搭建实时系统，可以把 Impala 拉进来试试，轻量高效，体验还不错。对了，Impala 2.1 的这个教程也挺全的，建议你瞄一眼。