Hadoop是一个分布式计算框架，其集群搭建的原理是将大规模的数据和计算任务分布式存储和处理。
Hadoop集群搭建的主要原理包括以下几个方面：
分布式存储：Hadoop使用Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）来存储数据。HDFS将大文件切分成多个块，并将这些块分布式存储在多个节点上，以实现数据冗余和高可用性。
数据复制：HDFS采用数据冗余的方式来确保数据的可靠性和容错性。默认情况下，每个数据块会在集群中的多个节点上进行复制存储。这样即使某个节点发生故障，数据仍然可用。
分布式计算：Hadoop使用MapReduce编程模型来进行分布式计算。MapReduce将计算任务分解成多个Map和Reduce阶段，并将这些任务分布式执行在集群中的多个节点上。每个节点只负责处理自己所存储的数据块，从而实现了计算任务的并行化和分布式处理。
资源管理和调度：Hadoop集群使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理和调度。YARN负责管理集群中的计算资源，并根据任务的需求进行资源分配和调度，以实现任务的高效执行。
容错和故障恢复：Hadoop集群具有容错和故障恢复的能力。当集群中的某个节点发生故障时，Hadoop会自动将该节点上的任务重新分配给其他可用节点，并从数据冗余的副本中恢复丢失的数据。这样可以确保整个集群的稳定性和可靠性。
通过以上原理的支持，Hadoop集群能够高效地存储和处理大规模的数据，并提供强大的计算能力。