Spark和Impala都是用于大数据处理和分析的工具，但它们在应用场景上有一些不同。
Spark适用于需要进行复杂计算和数据处理的场景，如机器学习、图形分析、实时数据处理等。Spark的内存计算引擎可以加速数据处理速度，并支持多种数据源和数据格式，适用于处理多种类型的数据。
Impala适用于需要进行交互式查询和实时分析的场景。Impala是一个基于内存的、高性能的SQL查询引擎，可以快速查询大规模数据集，并提供与传统数据库相似的查询体验。Impala通常用于BI和数据分析工作负载，可以帮助用户实时获取数据和生成报表。
因此，根据具体的需求和场景，可以选择使用Spark或Impala来进行大数据处理和分析。