HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，主要用于存储大量数据并提供高吞吐量的数据访问。然而，由于其设计目标是高吞吐量而非低延迟，因此在查询速度方面可能不如传统的关系型数据库。但是，你可以通过以下方法来提高HDFS中的查询速度：
数据压缩：使用压缩算法（如Snappy、LZO、GZIP等）对数据进行压缩，可以减少磁盘I/O操作，从而提高查询速度。需要注意的是，压缩和解压缩数据会增加CPU负载。
索引：虽然HDFS本身不支持索引，但你可以使用一些外部工具（如Apache Hive、Apache HBase等）在HDFS上创建索引，以提高查询速度。
分区：将数据分成多个分区，每个分区可以独立查询。这样可以减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询速度。
缓存：将热点数据缓存在内存中，以减少磁盘I/O操作。你可以使用一些缓存技术（如LRU、LFU等）来实现缓存。
并行查询：利用HDFS的分布式特性，将查询任务分发到多个节点上并行执行，从而提高查询速度。
优化查询语句：编写高效的查询语句，避免使用复杂的操作和函数，以减少查询时间。
使用更快的硬件：使用更快的磁盘（如SSD）和网络设备，可以提高HDFS的I/O性能和数据处理速度。
数据预处理：对数据进行预处理，例如过滤、聚合等，以减少查询时需要处理的数据量。
使用专门的数据查询工具：使用针对HDFS优化的数据查询工具（如Apache Impala、Presto等），它们通常具有更好的查询性能和优化策略。
请注意，这些方法可能需要根据你的具体场景和需求进行调整。在实际应用中，你可能需要尝试多种方法，以达到最佳的查询性能。