在Hadoop上进行SQL查询通常需要使用Apache Hive或Presto等工具。这些工具允许你编写SQL查询来处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大量数据。以下是如何在Hadoop上使用Hive进行数据转换的步骤：

安装和配置Hadoop：确保你已经安装了Hadoop集群，并且所有节点都已经正确配置。

安装Hive：在Hadoop集群中的一台机器上安装Hive。你可以按照Hive官方文档的指导进行安装。

创建Hive表：定义你的数据模式并创建相应的Hive表。例如：

CREATE TABLE sales_data (order_id INT,product_id INT,customer_id INT,quantity INT,price FLOAT)STORED AS TEXTFILE;

加载数据到Hive：将你的数据文件（例如CSV、JSON等）加载到Hive表中。例如：

LOAD DATA INPATH '/path/to/your/data' INTO TABLE sales_data;

编写SQL查询：使用Hive SQL进行数据转换。例如，你可以计算每个产品的总销售额：

SELECT product_id, SUM(quantity * price) AS total_salesFROM sales_dataGROUP BY product_id;

执行查询：运行你的SQL查询。Hive会将查询计划分发到集群中的各个节点，并并行处理数据。

结果输出：查询结果可以输出到控制台，或者存储到HDFS中的另一个文件中。例如：

SELECT product_id, SUM(quantity * price) AS total_salesFROM sales_dataGROUP BY product_idINTO OUTFILE '/path/to/output/total_sales';

使用Presto：如果你需要更快的查询性能，可以考虑使用Presto。Presto是一个分布式SQL查询引擎，可以直接从Hadoop的数据源（如HDFS、Apache HBase、Apache Cassandra等）中读取数据并执行SQL查询。

安装Presto：按照Presto官方文档的指导进行安装。配置Presto：配置Presto以连接到你的Hadoop集群。编写Presto查询：使用Presto SQL进行数据转换。例如：

SELECT product_id, SUM(quantity * price) AS total_salesFROM sales_dataGROUP BY product_id;

通过以上步骤，你可以在Hadoop上使用Hive或Presto进行数据转换和查询。根据你的具体需求选择合适的工具，并优化你的查询以提高性能。