HDFS本身并不直接支持快速索引和查询大数据集，但可以借助其他工具和技术来实现这一目标。以下是一些常用的方法：
使用Hadoop的MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算框架，可以用来对存储在HDFS中的大数据集进行分布式处理和查询。通过编写MapReduce程序，可以对数据集进行索引和查询操作，实现比较快速的查询。
使用Hive：Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到HDFS上，然后通过HiveQL语言编写SQL查询来查询数据。Hive支持对数据集建立索引以加快查询速度。
使用HBase：HBase是一个建立在HDFS上的分布式数据库，适合存储大规模的结构化数据。HBase支持快速索引和查询，可以通过RowKey来快速定位数据。
使用Apache Solr或Elasticsearch：这两个工具是基于Lucene的全文搜索引擎，可以通过建立索引来快速查询大数据集。可以将HDFS中的数据导入到Solr或Elasticsearch中建立索引，然后通过它们的查询语言进行快速检索。
综上所述，通过结合Hadoop生态系统中的不同工具和技术，可以实现对HDFS中大数据集的快速索引和查询。
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