Apache Hudi是一个在大数据湖和数据仓库中实现增量数据处理和数据精确性保证的框架。Impala是一个开源的分布式SQL查询引擎，用于在Apache Hadoop生态系统中进行快速的交互式查询。将Apache Hudi与Impala整合可以实现对数据湖中数据的实时查询和分析。

1. 安装和配置Apache Hudi和Impala

首先，需要安装和配置Apache Hudi和Impala。

对于Apache Hudi的安装和配置，请参考官方文档。要使用Impala进行查询，需要在Impala的配置文件中添加Hudi所需的jar包路径。

2. 使用Apache Hudi创建并写入数据湖表

要在Apache Hudi中创建数据湖表，首先需要定义模式和分区键。可以使用Hudi的模式管理器和分区键管理器来实现。

接下来，可以使用Apache Hudi提供的API来将数据写入数据湖表。可以使用Hudi的Upsert功能来支持增量数据写入。

    HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder()
        .withPath(tablePath)
        .withSchema(SchemaProvider.class)
        .build();
    HoodieWriteClient client = new HoodieWriteClient(config);
    client.startCommit();
    client.upsert(dataRDD, commitTime);
    client.commit();

3. 在Impala中创建外部表并查询数据湖表

在Impala中创建外部表可以直接查询Apache Hudi中的数据。首先，需要使用Impala的CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表，并指定Hudi表的存储路径。

然后，可以使用Impala的SELECT语句来查询外部表中的数据。Impala会将查询转换为Hudi的增量查询，并从数据湖中获取最新的数据。

    CREATE EXTERNAL TABLE hudi_table
    STORED AS PARQUET
    LOCATION 'hdfs://data_lake_path'
    TBLPROPERTIES (
        'hudi.datasource.write.table.name' = 'hudi_table_name',
        'hudi.datasource.write.operation' = 'upsert',
        'hudi.datasource.read.table.type' = 'mergetree'
    );
    
    SELECT * FROM hudi_table;

4. 实时查询和增量数据处理

通过将Apache Hudi与Impala整合，可以实现实时查询和增量数据处理。

当有新的数据写入数据湖表时，Impala可以通过查询外部表获取最新的数据。这样就可以实时查询新写入的数据。

同时，可以使用Hudi的增量查询功能，实现对数据湖表的增量数据处理。当需要进行数据修改、删除或插入操作时，可以使用Hudi提供的API进行增量数据处理。

综上所述，将Apache Hudi与Impala整合可以实现对数据湖中数据的实时查询和分析。这种集成架构能够提供高效的数据处理和查询性能，并确保数据的一致性和准确性。