由 dawei 在构建高效Linux集群时，硬件选择和网络配置是基础。服务器应具备足够的CPU核心、内存和高速存储设备，以应对大数据处理的高负载需求。同时，确保集群内部网络低延迟、高带宽，避免成为性能瓶颈。
操作系统层面的优化同样重要。使用轻量级的Linux发行版，如Ubuntu或CentOS，并根据实际需求调整内核参数，例如文件描述符限制和网络超时设置。定期更新系统补丁，提升安全性和稳定性。
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集群管理工具的选择能显著提升效率。采用Kubernetes或Docker等容器化技术，可以实现资源的动态分配与调度。同时，结合Ansible或SaltStack进行自动化部署，减少人工干预，提高运维效率。
大数据处理方面，合理选择计算框架至关重要。Hadoop和Spark是常见的选择，前者适合离线批处理，后者则在实时计算中表现更优。根据数据量和处理需求，灵活配置集群节点数量和资源分配。
数据存储策略也需优化。使用分布式文件系统如HDFS或Ceph，确保数据冗余和高可用性。同时，对热点数据进行缓存，减少磁盘I/O压力，提升整体响应速度。