标题中提到的“SQL for Apache Hadoop”指向一种通过SQL语言访问和操作Apache Hadoop存储的数据的能力。Hadoop是一个开源的框架，最初由Apache软件基金会开发，设计用于存储和处理大量数据。Hadoop主要采用分布式存储架构，可以运行在廉价的硬件集群上，是大数据处理技术中的关键组成部分。
描述部分连续重复“SQL for Apache Hadoop”，这一现象可能是文档生成过程中出现了错误，但实质上重复强调了SQL语言在Hadoop中的应用。这表明Apache Hadoop与SQL的结合使用正成为一个热门话题，说明了使用SQL语言对Hadoop中的数据进行查询和分析的重要性。
标签中的“Hadoop”指明了文档涉及的中心主题，而内容摘录部分提供了关于Cloudera Impala的介绍。Cloudera Impala是一个开源的MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，它能对存储在Hadoop上的数据执行SQL查询。Impala由Cloudera公司推出，目的是为了让数据库分析师、用户和开发人员能够更易于访问和操作Hadoop数据。Impala的特点是其高性能，尤其是对于SQL查询的高效处理。这允许那些熟悉SQL的分析师以及商业智能工具的用户能够以一种更易理解和操作的方式来查询和分析Hadoop中的数据。
内容摘录还提到了这本书的读者对象，面向具有不同数据库、数据仓库或大数据背景的广泛用户群体。这本书假设读者对SQL已经相当熟悉，包括像CREATE TABLE、SELECT、INSERT这样的基础SQL语句及其主要子句。尽管Linux经验是一个加分项，但对Apache Hadoop软件栈的经验是有帮助但不是必须的。书中的SQL示例将从基础开始，方便读者理解，然后逐渐转向展示高性能和可扩展性的最佳实践。
关于这本书的排版和写作约定，内容摘录中提到了一些典型的排版规则，这些规则有助于区分不同的文本类型和格式，比如用于强调术语、URL、电子邮件地址、文件名、文件扩展名的斜体字，以及用于程序列表和引用程序元素（如变量名、函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字）的固定宽度字体。读者在阅读时应注意这些细节，以正确理解书中的代码和命令示例。
由于部分内容中提到了一些由于OCR扫描技术原因导致的文字识别错误或遗漏，因此在阅读和理解这些内容时需要一定的推测和逻辑推断，以确保整体文本的通顺和理解。但即便如此，文档提供的信息依然足够清晰，能够让读者抓住“SQL for Apache Hadoop”的核心概念以及Cloudera Impala的使用情况。
