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今日看点：( https://bbs.csdn.net/topics/619422703 )

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👉《大数据大厂之Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（17/30）》（ https://qingyunjiao.blog.csdn.net/article/details/143722086 ）：本文解析 Impala 执行计划优化，阐述其意义、结构、影响因素、初级策略与案例，及与资源利用关系。

👉《大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（16/30）》（ https://qingyunjiao.blog.csdn.net/article/details/143721256 ）：本文分享 Impala 优化数据加载实战技巧，涵盖预处理、存储优化、并发批量处理及监控反馈案例，助力提升效率

👉《大数据大厂之Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（15/30）》（ https://qingyunjiao.blog.csdn.net/article/details/143694738 ）：本文探讨 Impala 数据加载策略，解析全量、增量、混合加载，结合案例分析影响，介绍优化技术要点

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