在构建高效Linux集群时，选择合适的硬件和操作系统是基础。服务器应具备足够的内存、存储和网络带宽，以支持高并发的数据处理任务。同时，使用稳定且性能优化的Linux发行版，如CentOS或Ubuntu Server，能够提升整体系统的可靠性。

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网络配置对集群性能至关重要。确保节点之间的通信速度足够快，并采用高速以太网或InfiniBand技术可以显著减少数据传输延迟。•合理设置防火墙规则和路由策略，有助于保障数据安全与传输效率。

大数据处理通常依赖分布式计算框架，如Hadoop或Spark。这些工具能够将任务分发到多个节点上并行执行，从而加快数据处理速度。在部署时，需根据数据规模调整参数，例如JVM堆大小和任务并行度，以达到最佳性能。

数据存储方案的选择同样重要。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件，适合存储大规模数据。对于需要频繁读写的场景，可结合SSD或内存数据库提高访问速度。同时，定期清理无用数据，避免磁盘空间浪费。

集群监控与日志管理有助于及时发现并解决问题。使用Prometheus、Grafana等工具进行实时监控，能够掌握系统运行状态。同时，集中化日志收集（如ELK Stack）便于排查故障，提升运维效率。