AI绘图结果，仅供参考

Linux集群搭建是进行大数据处理的基础，通常涉及多台服务器的配置与网络连接。选择合适的Linux发行版，如Ubuntu或CentOS，可以简化后续操作。

安装完成后，需要配置SSH免密登录，以便在集群节点间无缝切换和执行命令。使用ssh-keygen生成密钥对，并将公钥复制到所有节点的~/.ssh/authorized_keys文件中。

接下来安装必要的软件，例如Java环境、Hadoop或Spark等大数据框架。确保所有节点的Java版本一致，避免兼容性问题。通过tar包或包管理器安装，根据实际需求选择。

配置Hadoop时，需修改core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml等文件，指定NameNode和DataNode的地址，以及资源管理参数。完成配置后，格式化HDFS并启动集群服务。

大数据处理过程中，可以通过编写MapReduce任务或使用Spark进行分布式计算。将数据上传至HDFS，利用命令行或编程接口执行任务，并监控运行状态。

日常维护包括监控集群健康状况、日志分析和定期备份。使用工具如Ganglia或Prometheus可实现性能监控，及时发现并解决问题。