分析了Cloudera公司推出的Impala实时查询引擎原理与架构,并深入比较Impala与传统MapReduce的性能与特点,针对Impala进行复杂大数据处理方面的不足,提出了MapReduce与Impala结合的大数据处理方法,通过使用MapReduce对Impala的输入数据进行预处理,利用MapReduce在复杂作业处理方面的长处弥补了Impala在这方面的不足。最后对电信手机上网日志进行大数据查询和分析计算实验,实验结果表明,在大数据查询性能方面,基于MapReduce与Impala结合的大数据处理速度比传统MapReduce快了一倍。特别地,在迭代查询实验中,基于MapReduce与Impala结合的处理方法超过传统MapReduce方法八倍以上。基于MapReduce与Impala结合的处理方法在单次查询中的效率仍然高于传统MapReduce;而在迭代查询中,MapReduce与Impala结合的处理方法远远地超过了MapReduce。因此,MapReduce与Impala结合的处理方法能够发挥Impala和Hadoop各自的优点,让处理效率远超传统MapReduce,对于复杂的大数据处理的能力高于Impala。