HDFS在大数据分析中可以通过以下方式支持交互式查询：
数据存储和管理：HDFS可以用来存储大规模数据，支持高度容错性和可扩展性。这样可以确保大数据分析系统能够处理大规模数据集。
数据并行处理：HDFS可以将大数据集分割成多个块，并在多台计算节点上并行处理这些块。这样可以提高数据处理的效率和速度。
数据复制和容错性：HDFS会将数据块复制到不同的节点上，以确保数据的可靠性和容错性。这样即使某个节点出现故障，数据仍然可以从其他节点获取。
数据流：HDFS支持数据流的方式访问数据，这可以提高查询的效率和响应时间。通过数据流，查询可以直接在数据块上进行，而不需要将整个数据集加载到内存中。
综上所述，HDFS在大数据分析中可以通过数据存储和管理、数据并行处理、数据复制和容错性以及数据流等方式支持交互式查询。这些特性可以帮助大数据系统高效地处理大规模数据集并实现实时交互式查询。
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