Impala和Spark都是用于大数据处理的工具，但它们有一些明显的区别：
异同点：
数据处理方式：Impala是基于SQL的MPP（Massively Parallel Processing）引擎，而Spark是基于内存计算的分布式计算框架。
数据处理速度：由于Impala使用了列存储和并行计算的方式，所以在处理大规模数据时通常比Spark更快。但是，由于Spark使用了内存计算，对于一些需要频繁迭代和复杂计算的任务，它可能会比Impala更高效。
数据源支持：Impala支持Hadoop的HDFS、HBase和Amazon S3等数据源，而Spark支持更多种数据源，包括Hive、Kafka、JDBC等。
编程语言：Impala主要使用SQL进行数据处理，而Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python。
执行方式：Impala是一个实时交互式查询引擎，适用于需要快速查询和分析数据的场景；Spark则更适合用于批处理、流处理和机器学习等更复杂的任务。
总的来说，Impala更适合用于快速交互式查询和分析数据，而Spark更适合用于更复杂的数据处理和计算任务。选择哪个工具取决于具体的需求和场景。