在大数据处理的各个环节当中，基于大数据平台进行数据查询是比较重要的操作之一，因为这涉及到用户提出数据查询需求，需要大数据平台实现快速的数据查询和结果展示。那么大数据查询平台有哪些？下面我们基于Hadoop数据查询组件来做一个简单的分析。
大数据处理涉及到的数据特征，数据量大、数据格式多样是典型的两个特征。其中针对数量大，在大数据查询任务时，就要求能够快速地完成数据查询操作；而针对结构化、半结构化、非结构化的数据，则要求大数据查询需要能够同时检索各个格式的数据。
基于Hadoop架构下，可以实现数据查询的平台组件包括——
1、Avro与Protobuf
Avro和Protobuf，都是序列化的数据系统，支持丰富的数据结构类型，还可以进行不同语言之间的数据格式交换，在大数据查询任务当中非常好用。
2、Phoenix
Phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，支持动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射等多种操作。
3、Kylin
Kylin是开源的分布式分析引擎，基于Hadoop的超大型数据集，可以实现在亚秒内查询巨大的Hive表。
4、Zeppelin
Zeppelin，基于web，提供交互数据分析，之处多种语言，包括Scala、Python、SparkSQL、Hive、Markdown、Shell等。
5、ElasticSearch
ElasticSearch，是基于Lucene的搜索服务器，分布式搜索一你去，支持多用户全文搜索，在大数据云计算当中使用比较多，实时搜索、稳定、可靠、快速。
6、Solr
Solr基于Apache Lucene，是常用的企业搜索平台，具有高可靠、高扩展性的特点，很多知名企业，包括Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity等都在使用它。
关于大数据查询平台有哪些，相信大家看完以上的介绍也就能够有基本的了解了。在大数据处理当中，涉及到具体的行业和业务，对于数据搜索查询的需求不一样，大数据开发人员在平台开发之初，就需要考虑到相关的因素。
