Impala查询优化的常用技术有哪些？

　　1、分区剪枝： Impala会根据查询条件自动执行分区剪枝，跳过不符合条件的分区，减少数据扫描量，提高查询效率。

　　2、内存管理： Impala具有高效的内存管理机制，能够优化内存使用，避免资源浪费，并在内存不足时使用磁盘作为溢出区，保持查询执行不中断。

　　3、运行时代码生成： Impala使用LLVM动态生成机器代码，可以针对特定查询优化执行计划，提升查询性能。

　　4、向量化查询执行： Impala支持向量化查询处理，能够同时处理数据的多个行，提高CPU的使用效率和查询处理速度。

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