HIFUN es un lenguaje de consulta de alto nivel para expresar consultas analíticas de grandes conjuntos de datos, que ofrece una clara separación entre la capa conceptual, donde se definen las consultas analíticas de forma independiente a la naturaleza y ubicación de los datos, y la capa física, donde se evalúan las consultas. En este documento, presentamos una metodología basada en el lenguaje HIFUN y los algoritmos correspondientes para la evaluación incremental de consultas continuas. En esencia, nuestro enfoque es capaz de procesar el lote de datos más reciente explotando la información ya calculada, sin necesidad de evaluar la consulta en todo el conjunto de datos. Presentamos el algoritmo genérico que tradujimos tanto a SQL como a MapReduce utilizando SPARK; implementa varios métodos de reescritura de consultas. Demostramos la eficacia de nuestro enfoque en términos de eficiencia en la respuesta de consultas. Finalmente, mostramos que al explotar los métodos formales de reescritura de consultas de HIFUN, podemos reducir aún más el costo computacional, añadiendo otra capa de optimización de consultas a nuestra implementación.