Hadoop是一個分布式計算框架，其集群搭建的原理是將大規模的數據和計算任務分布式存儲和處理。
Hadoop集群搭建的主要原理包括以下幾個方面：
分布式存儲：Hadoop使用Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）來存儲數據。HDFS將大文件切分成多個塊，并將這些塊分布式存儲在多個節點上，以實現數據冗余和高可用性。
數據復制：HDFS采用數據冗余的方式來確保數據的可靠性和容錯性。默認情況下，每個數據塊會在集群中的多個節點上進行復制存儲。這樣即使某個節點發生故障，數據仍然可用。
分布式計算：Hadoop使用MapReduce編程模型來進行分布式計算。MapReduce將計算任務分解成多個Map和Reduce階段，并將這些任務分布式執行在集群中的多個節點上。每個節點只負責處理自己所存儲的數據塊，從而實現了計算任務的并行化和分布式處理。
資源管理和調度：Hadoop集群使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）進行資源管理和調度。YARN負責管理集群中的計算資源，并根據任務的需求進行資源分配和調度，以實現任務的高效執行。
容錯和故障恢復：Hadoop集群具有容錯和故障恢復的能力。當集群中的某個節點發生故障時，Hadoop會自動將該節點上的任務重新分配給其他可用節點，并從數據冗余的副本中恢復丟失的數據。這樣可以確保整個集群的穩定性和可靠性。
通過以上原理的支持，Hadoop集群能夠高效地存儲和處理大規模的數據，并提供強大的計算能力。
