Impala处理复杂的JOIN操作主要依赖于以下几点：
优化器：Impala的优化器会尽可能地重组查询计划，选择最有效的执行路径来执行JOIN操作。优化器会考虑表的大小、分布、索引等因素来选择合适的JOIN算法。
并行执行：Impala支持并行执行查询操作，可以将JOIN操作拆分为多个任务并行执行，提高查询性能。
数据本地性：Impala会尽可能地将数据移动到执行JOIN操作的节点上，减少数据传输的开销。
统计信息：Impala会根据表的统计信息来优化JOIN操作，例如表的大小、列的分布等信息。
JOIN算法：Impala支持多种JOIN算法，包括Hash Join、Nested Loop Join等，根据查询条件和数据量选择合适的JOIN算法。
总的来说，Impala通过优化器、并行执行、数据本地性、统计信息和合适的JOIN算法来处理复杂的JOIN操作，提高查询性能和效率。