大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-1））（11/30）
本文聚焦于大数据大厂中 Impala 性能优化，重点阐述 Impala 与机器学习融合这一关键路径。从数据处理演变说起，剖析融合的背景意义。深入介绍数据交互接口（格式、传输等）和计算资源管理（GPU/CPU、内存）的技术要点，并附代码。以电商、广告、金融案例展示应用效果，探讨其在医疗、物流等多行业的
大数据新视界 -- 大数据大厂之经典案例解析：电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭（上）（9/30）
本文聚焦电商企业 Impala 性能优化，先阐述电商数据挑战，强调 Impala 优化意义。接着介绍优化策略，包括存储方面（如 Parquet 格式、分区策略）和查询方面（索引运用、语句改写），并对比不同方案。再通过电商巨头 Z 案例展示优化中问题与解决方法、性能变化。最后鼓励开发者分享经验，展望下
