Hadoop原生设计适配Linux，但不同发行版的内核版本、软件包管理工具可能存在差异。优先选择CentOS、Ubuntu、Debian、RHEL等Hadoop官方或社区广泛支持的发行版（如CentOS 7与Hadoop 2.x系列、CentOS 8+与Hadoop 3.x系列兼容性较好）。避免使用过旧或非主流发行版，减少因系统底层不兼容导致的问题。
Hadoop依赖Java运行环境（JRE/JDK），不同Hadoop版本对Java版本的要求严格：
java -version命令确认系统Java版本，若不符合要求，使用Linux包管理器（如yum install java-1.8.0-openjdk）或官网下载安装对应版本，并配置JAVA_HOME环境变量（指向Java安装路径，如/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk）。Hadoop运行时若无法加载本地库（如hadoop-native-64），会触发WARN til.NativeCodeLoader警告，影响性能（本地库比Java实现更高效）。解决方法：
hadoop-native-64-2.7.0.tar），解压至/usr/local/lib/（避免解压至native目录）；--prefix=/opt/glibc-2.14→编译安装→创建软链ln -s /opt/glibc-2.14/lib/libc-2.14.so /lib64/libc.so.6（需保留原软链备份）。Hadoop由Common、HDFS、YARN、MapReduce等核心组件组成，各组件版本需严格一致（如全部使用3.3.0版本），避免因版本不匹配导致功能异常（如YARN与MapReduce版本不兼容会导致作业提交失败）。配置时，需在hadoop-env.sh中明确指定组件版本（如hadoop.version=3.3.0），并确保所有节点的组件版本一致。
Hadoop的核心配置文件（core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml）需根据Linux环境优化：
/data/hadoop/hdfs、/data/hadoop/yarn）的所有权归属hadoop用户及组（chown -R hadoop:hadoop /data/hadoop）；ulimit -n提高单进程打开文件数限制，修改/etc/sysctl.conf中的net.core.somaxconn提升TCP连接队列长度）。使用distcp工具跨Hadoop版本（如2.x与3.x）迁移数据时，需解决RPC协议、文件系统API、校验机制的差异：
hdfs-site.xml中添加dfs.client.protocol.version属性，设置为与目标集群兼容的版本号（如3对应Hadoop 3.x）；distcp会自动处理块大小（128MB↔256MB）、校验和算法（CRC32↔CRC32C）、中间文件格式（SequenceFile）的转换；distcp时添加-Ddfs.checksum.combine.mode=COMPOSITE_CRC（合并校验和）、-update（更新已存在文件）、-skipcrccheck（跳过校验和检查）等参数，减少兼容性问题。$HADOOP_HOME/logs目录）是排查兼容性问题的关键，通过tail -f hadoop-*-namenode-*.log实时监控错误信息；