Spark是一个开源的大数据处理框架，可以处理各种类型的分布式数据。关于Spark的及时查询，以下是一些可能的方案：

1. 使用Spark的窗口函数：Spark提供了窗口函数，如COUNT、SUM、AVG等，可以方便地进行实时查询。例如，可以使用窗口函数对实时数据进行汇总，以便在需要时快速获取结果。

2. 使用Spark的临时表：Spark提供了一个临时表功能，可以将实时数据存储在临时表中，然后在需要时加载到内存或数据库中。这样，可以减少磁盘I/O和网络I/O，提高查询效率。

3. 使用Spark的分布式缓存：Spark的分布式缓存可以在多个节点之间共享缓存，以提高数据的读取速度。例如，可以使用Spark的分布式缓存来存储实时数据，然后在需要时快速从缓存中获取数据。

4. 使用Spark的Spark SQL：Spark SQL提供了SQL查询功能，可以方便地执行SQL查询。使用Spark SQL可以快速获取实时数据，并在需要时更新SQL查询。

5. 使用Spark的监控工具：Spark提供了监控工具，可以监控Spark的运行状态，包括CPU、内存、磁盘I/O等，以确保Spark的运行效率。使用这些监控工具，可以及时发现和解决问题，提高Spark的运行效率。