在企业大数据平台建设、数据湖架构验证及数据处理系统开发过程中，需要部署和集成多种基础设施组件，包括分布式计算引擎、数据存储系统、元数据管理服务和容器化运行环境。
不同组件之间涉及网络通信、服务发现、存储协议、元数据访问、认证授权和运行环境配置等问题，容易出现组件无法连接、数据路径不一致、存储访问异常及服务运行失败等情况。
本项目面向大数据平台开发测试和技术验证场景，围绕 Hadoop HDFS、Spark、Hive Metastore、Iceberg、Gravitino、MinIO 等组件，开展环境部署、参数配置、组件集成、数据存储对接及故障排查，形成可复现的大数据基础设施实验环境。
1. 大数据组件部署：支持 Hadoop HDFS、Spark、Hive Metastore、Iceberg、Gravitino 等组件的安装、基础配置、服务启动及运行状态检查。
2. 分布式存储对接：配置 HDFS 存储路径、客户端参数及文件系统访问方式，验证数据读写和服务连通性。
3. 对象存储集成：配置 MinIO S3 兼容接口、存储桶、Endpoint 和访问参数，开展对象存储访问测试及连接问题排查。
4. 数据湖表管理：配置 Spark 与 Iceberg 的集成环境，使用 Spark SQL 进行数据库、数据表创建及数据读写验证。
5. 元数据服务集成：部署和配置 Hive Metastore、Gravitino 等元数据管理组件，验证 Catalog、Schema、Table 等元数据管理和访问流程。
6. 容器化环境支持：利用 Docker、containerd、Kubernetes 部署和管理实验环境，配置容器镜像、环境变量、网络及目录挂载。
7. 故障排查与技术支持：针对服务启动失败、端口连接异常、依赖冲突、存储认证失败、Spark 作业异常和容器运行故障进行分析与处理。
本项目为个人大数据基础设施技术实践，主要负责 Linux 环境搭建、大数据组件部署、服务配置、存储系统对接、组件集成验证及常见故障排查。
技术环境：Ubuntu、Hadoop 3.3.6、HDFS、Spark 3.5、Hive Metastore、Apache Iceberg、Apache Gravitino、MinIO、Docker、Kubernetes、Shell。
1. 基础环境部署：在 Ubuntu Linux 环境中配置 Java、Hadoop、Spark 等运行依赖，处理环境变量、组件依赖和网络连接问题。
2. HDFS 存储配置：部署 Hadoop HDFS 单节点实验环境，配置 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、存储目录及客户端参数，验证 HDFS 服务和文件系统访问。
3. Spark 数据处理集成：配置 Spark SQL 运行环境，对接 Hive Metastore 及 Iceberg Catalog，完成数据库和数据表创建、数据写入、查询及 JOIN 等操作测试。
4. 元数据管理集成：部署 Apache Gravitino，配置 Metalake、Catalog 等元数据对象，验证 Gravitino Spark Connector 与 Hive Catalog 的集成及数据表访问。
5. 对象存储对接：配置 MinIO S3 兼容接口和存储访问参数，开展存储桶访问、客户端连接及认证问题排查。
6. 容器化部署：搭建 Kubernetes 单节点实验集群，配置 containerd、Flannel 网络插件，使用 YAML 管理 Pod 的运行环境、环境变量和宿主机目录挂载。
7. 问题排查：针对组件启动异常、HDFS 连接失败、Spark 运行异常、存储接口访问错误、容器镜像拉取失败和 Pod
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