大数据查询行程码信息的时间取决于多个因素，包括数据来源、数据处理能力、网络速度以及查询算法等。以下是一些影响大数据查询行程码信息时间的因素：
1. 数据来源：如果行程码信息存储在本地数据库或缓存中，查询时间将较短。但如果数据来自远程服务器或云存储，可能需要更长的传输和处理时间。
2. 数据处理能力：大数据平台的性能和容量直接影响查询速度。强大的数据处理能力可以快速处理大量数据，缩短查询时间。
3. 网络速度：数据传输速度对查询时间有很大影响。如果网络带宽充足，数据传输速度较快，查询时间会相应缩短。反之，如果网络带宽受限，查询时间可能会较长。
4. 查询算法：不同的查询算法对查询时间的影响也不同。一些高效的查询算法可以在短时间内返回结果，而一些低效的算法可能需要较长时间。
5. 并发查询量：如果同时有多个用户查询行程码信息，系统需要处理更多的请求，这可能导致查询时间延长。
6. 数据更新频率：如果行程码信息经常更新，系统需要不断查询最新的数据，这会增加查询时间。
7. 硬件资源：CPU、内存和磁盘I/O等硬件资源对查询速度有很大影响。高性能的硬件可以提高查询速度，缩短查询时间。
8. 系统优化：通过优化数据库索引、调整查询参数、使用缓存等手段，可以提高查询效率，缩短查询时间。
综上所述，大数据查询行程码信息的时间因多种因素而异。在实际应用中，可以通过提高数据处理能力、优化查询算法、增加网络带宽、限制并发查询量等方式来缩短查询时间。
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