大数据查询工具和平台是帮助用户处理和分析大规模数据的技术和工具。在当今社会，大数据查询工具和平台被广泛应用于企业的数据分析、市场调研、决策分析等领域。

下面是一些常用的大数据查询工具和平台：

1. Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式存储和处理大数据的平台，被广泛应用于大数据处理和分析。

2. Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，具有高效的数据处理能力和友好的编程接口。

3. Apache Hive：Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上，支持SQL查询。

4. Cloudera Impala：Cloudera Impala是一个快速的SQL查询引擎，可以直接在Hadoop数据存储中进行实时查询。

5. Google BigQuery：Google BigQuery是一种云端数据仓库服务，可以快速查询大规模数据集。

如果你想开始使用大数据查询工具和平台，可以按照以下步骤进行：

1. 选择合适的工具和平台：根据你的需求和技术背景，选择适合你的大数据查询工具和平台。

2. 学习基础知识：在开始使用大数据查询工具和平台之前，建议先学习一些基础知识，比如分布式计算、数据挖掘等。

3. 下载和安装：根据所选工具和平台的官方网站，下载并安装相关软件。

4. 学习使用方法：阅读官方文档或参考教程，学习如何使用所选工具和平台进行数据查询和分析。

5. 实践操作：通过实践操作来掌握工具和平台的使用技巧，不断积累经验。

在使用大数据查询工具和平台过程中，可能会遇到一些常见问题，下面是一些常见问题及解决方法：

1. 查询速度过慢：可能是由于数据量过大或查询语句不优化导致的，可以尝试优化查询语句或增加集群节点数量来提升查询速度。

2. 数据丢失：在数据处理过程中可能会出现数据丢失的情况，可以通过备份数据或使用数据恢复工具来解决。

3. 内存溢出：在处理大规模数据时，可能会出现内存溢出的情况，可以通过增加内存大小或优化代码来解决。

总的来说，大数据查询工具和平台可以帮助用户高效地处理和分析大规模数据，但是在使用过程中可能会遇到一些问题，需要不断学习和实践来提升自己的技能。