是否可以在MR作业之外将数据写入HDFS，同时仍然使用配置单元进行查询？

是的，可以在MR作业之外将数据写入HDFS，并且仍然可以使用配置单元进行查询。

HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它具有高容错性、高吞吐量和高可靠性的特点，适用于大数据处理和分析。

在Hadoop生态系统中，除了MapReduce（MR）作业，还可以使用其他工具和方式将数据写入HDFS。以下是一些常见的方法：

1. 使用Hadoop命令行工具（如hadoop fs -put）或Hadoop API将数据直接写入HDFS。这种方式适用于小规模数据或需要手动操作的场景。
2. 使用Flume：Flume是Hadoop生态系统中的一个分布式、可靠的日志收集和聚合系统。它可以将数据从各种源（如日志文件、消息队列）收集并写入HDFS。Flume提供了丰富的配置选项和灵活的数据传输机制。
3. 使用Kafka：Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，可以将数据流式传输到HDFS。通过将Kafka与HDFS集成，可以实现实时数据写入和查询。
4. 使用Sqoop：Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。它可以将关系型数据库中的数据导入到HDFS中，同时支持增量导入和导出。

无论使用哪种方式将数据写入HDFS，都可以使用配置单元进行查询。配置单元是Hadoop生态系统中的一种数据处理框架，用于分布式计算和数据处理。常见的配置单元包括Hive、Pig和Impala。

• Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供类似于SQL的查询语言（HiveQL）来查询和分析存储在HDFS中的数据。推荐的腾讯云产品是TencentDB for Hive，详情请参考：TencentDB for Hive
• Pig是一个用于分析大型数据集的高级平台，它提供了一种脚本语言（Pig Latin）来执行数据转换和分析操作。推荐的腾讯云产品是Tencent Cloud Pig，详情请参考：Tencent Cloud Pig
• Impala是一个高性能的SQL查询引擎，可以直接在HDFS上进行实时查询和分析。推荐的腾讯云产品是TencentDB for Impala，详情请参考：TencentDB for Impala

通过使用这些配置单元，可以方便地对HDFS中的数据进行查询和分析，实现更复杂的数据处理任务。