查询大数据的使用记录通常需要结合具体的数据存储和管理系统来实现。以下是一些常见的方法和步骤，用于查询大数据的使用情况：
1. 使用日志系统：许多大数据平台都内置了日志系统，这些系统会记录数据的访问、修改和删除操作。通过分析这些日志文件，可以获取到用户对数据的访问历史和使用模式。例如，apache hadoop、amazon s3、google cloud storage等都提供了相应的日志服务，可以通过查询日志文件来获取数据的使用情况。
2. 使用访问控制列表（acls）：在数据存储系统中，可以通过设置访问控制列表来限制对特定数据块的访问权限。通过查看acl信息，可以了解到哪些用户或进程有权限访问特定的数据块，从而间接地了解数据的使用情况。
3. 使用资源管理器：很多大数据平台提供了资源管理器工具，如hadoop fs web界面，可以用来查看集群中各个节点的资源使用情况，包括磁盘空间、内存使用等。通过分析资源管理器的输出，可以了解到数据的使用状况。
4. 使用监控工具：许多大数据系统都提供了监控工具，如nagios、zabbix等，这些工具可以实时监控集群的状态和性能指标。通过查看监控数据，可以发现数据使用异常或瓶颈。
5. 使用数据分析：通过统计和分析大数据平台的指标，如吞吐量、响应时间、失败率等，可以间接了解数据的使用情况。这种方法需要对大数据平台的性能有一定的了解。
6. 使用审计日志：一些大数据平台提供了审计日志功能，记录了用户的操作行为和数据访问历史。通过分析审计日志，可以了解数据的使用情况。
7. 使用数据可视化工具：数据可视化工具可以帮助我们直观地看到数据的分布、趋势等信息。通过使用这些工具，可以更直观地了解数据的使用情况。
8. 使用api接口：一些大数据平台提供了api接口，通过调用这些接口可以获取到关于数据使用情况的信息。例如，apache hbase提供了hbase-admin api，可以查询表的访问次数、读写操作等信息。
总之，查询大数据的使用记录需要根据具体的大数据平台和存储系统来进行。通过分析日志文件、访问控制列表、资源管理器、监控工具、数据分析、审计日志、数据可视化工具和api接口等多种方式，可以逐步揭开数据使用情况的面纱。
