大数据查询工具和平台是用于处理和分析大规模数据的软件工具和平台。

随着大数据时代的到来，越来越多的组织和企业需要处理海量的数据，以发现其中隐藏的信息和模式，从而做出更准确的决策。

常用的大数据查询工具和平台包括Hadoop、Spark、Hive、Presto、Drill等。

这些工具和平台在处理大数据方面有各自的优势和特点，可以根据具体的需求来选择最适合的工具和平台进行数据查询和分析。

接下来，我将列举3个常见的大数据查询工具和平台的优点和2个缺点，以帮助用户更好地选择合适的工具和平台：

优点：

1. Hadoop：

- 分布式存储和计算：Hadoop能够支持PB级别的数据存储和处理，具有强大的扩展性和可靠性。

- 生态系统完备：Hadoop生态系统中有各种工具和组件，能够满足各种不同的需求。

- 成本低廉：Hadoop是开源软件，减少了使用成本。

2. Spark：

- 快速计算：Spark的内存计算能力较强，可以加速数据处理的速度。

- 支持多种语言：Spark支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等，方便开发人员进行数据处理。http://www.cstdkf.com/index.php/vod/play/id/2421/sid/1/nid/1.html

- 弹性扩展：Spark支持弹性扩展，可以根据需求进行集群的动态调整。

3. Presto：

- 超快查询：Presto是一款高性能的交互式查询引擎，在处理大规模数据查询时速度非常快。

- 支持多种数据源：Presto支持多种数据源，可以方便地连接不同类型的数据存储系统。

- 易于部署和管理：Presto的部署和管理相对简单，对于数据分析师和开发人员来说更加友好。

缺点：

1. Hive：

- 性能较低：Hive使用MapReduce作为执行引擎，性能较慢，不适合实时数据处理。

- 学习曲线陡峭：Hive使用类SQL语言HiveQL，对于不熟悉SQL的用户来说学习曲线比较陡峭。

接下来，我将分享几个使用大数据查询工具和平台时的技巧，以帮助用户避免常见问题：

1. 优化查询语句：在编写查询语句时，应该充分利用索引和分区等技术来优化查询性能，避免全表扫描导致查询速度过慢。

2. 使用合适的存储格式：选择合适的数据存储格式可以提高查询性能，如Parquet和ORC等压缩格式在查询时效率更高。

3. 合理分配资源：在使用大数据查询工具和平台时，要合理分配资源，避免资源的浪费或不足导致查询失败或性能下降。

最后，大数据查询工具和平台的使用是非常值得的，因为它们能够帮助用户更轻松地处理和分析海量的数据，发现其中的规律和洞见，从而做出更准确的决策。

通过合理选择和使用大数据查询工具和平台，用户可以提高工作效率和数据处理速度，从而取得更好的业务成果。

因此，我推荐用户学习和掌握这些工具和平台，让大数据分析更加高效和准确。