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如何在 Kudu 中优化查询性能？常见的性能优化策略有哪些？

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在 Kudu 中，如何处理大规模并发读写操作？

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Kudu 的 Raft 协议是如何工作的？如何通过 Raft 实现一致性和容错？

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在 Impala 中，如何通过分布式查询处理器实现大规模数据查询？

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Impala 的查询编译器是如何优化查询执行的？有哪些优化策略？

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Impala 是如何处理海量数据集的？如何通过集群扩展提高处理能力？

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在 Impala 中，如何通过自动化调度和任务管理提高系统性能？

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Impala 的数据分片和副本机制是如何设计的？如何实现高可用性？

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在 Kudu 中，如何进行数据的批量导入和导出操作？

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Kudu 的存储架构是如何设计的？它如何支持高效的数据写入和读取？

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