由 dawei 在构建大数据Linux集群时，硬件配置是基础。选择性能稳定、可扩展性强的服务器是关键，建议使用至少8核CPU、32GB内存及SSD硬盘，以确保数据处理效率。
AI绘图结果，仅供参考
安装操作系统时，推荐使用CentOS或Ubuntu等主流发行版。安装过程中需配置静态IP地址，并关闭防火墙和SELinux，以减少后续配置的复杂性。
安装Hadoop或Spark等大数据框架前，需先安装Java环境。使用OpenJDK即可满足需求，确保所有节点上的Java版本一致，避免兼容性问题。
配置SSH免密登录是集群搭建的重要步骤。生成密钥对并复制到所有节点，可提升远程操作效率，同时为后续分布式任务执行打下基础。
编辑Hadoop配置文件时，需根据实际需求调整核心参数，如`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`。合理设置副本数和数据块大小，有助于提高存储和计算效率。
启动集群前，进行健康检查至关重要。通过`jps`命令确认各服务进程正常运行，使用`hdfs dfsadmin -report`查看HDFS状态，确保数据分布均衡。
日常维护中，定期监控系统资源使用情况，利用Ganglia或Prometheus等工具收集性能数据，及时发现并解决潜在问题，保障集群稳定运行。