Hadoop 集群是由多个计算机节点组成的分布式计算系统，其中每个节点都运行着 Hadoop 软件，以便实现数据存储、数据处理和分析等任务。在 Hadoop 集群中，数据通常存储在 HDFS 文件系统中，而计算任务则由 MapReduce 或Spark等计算框架来处理。Hadoop 集群的设计目标是能够处理大规模数据集，并且能够提供高可靠性和高可扩展性。

　　Hadoop 集群的一个重要组件是 NameNode，其负责管理文件系统中的所有文件和目录。NameNode 还负责记录每个数据块的位置信息以及计算任务的分配和调度。

　　另外，Hadoop 集群中还有 DataNode 和 JobTracker等组件。DataNode 作为数据存储节点，存储文件系统中的数据块。而JobTracker 负责分配计算任务，管理计算资源，以及监控计算进程的执行情况。当计算节点出现故障时，Hadoop 集群的设计可以自动将任务分配到其他可用节点上，以确保计算任务的顺利进行。

　　总的来说，Hadoop 集群是支持大规模数据存储和处理的分布式计算平台，通过将任务分配到多个计算节点上并进行并行处理，实现了高效的数据运算和计算能力。

　　启动 Hadoop 集群需要按照以下步骤进行：

　　配置 Hadoop 环境变量

　　在启动 Hadoop 集群之前，需要配置 Hadoop 的环境变量。在安装 Hadoop 的过程中，需要将 Hadoop 的路径添加到 PATH 环境变量中，并设置 HADOOP_HOME 变量。

　　例如，在 Linux 上，可以在 ~/.bashrc 文件中添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

 　　启动 NameNode 和 DataNode

　　NameNode 和 DataNode 是 HDFS 的两个核心组件，需要先启动它们。可以使用以下命令来启动：

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode

 　　启动 ResourceManager 和 NodeManager

　　ResourceManager 和 NodeManager 是 YARN 的两个核心组件，需要启动它们。可以使用以下命令来启动：

yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager

 　　启动历史服务器

　　历史服务器(JobHistoryServer)用于展示和管理已完成的 MapReduce 作业信息。可以使用以下命令来启动：

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

 　　检查启动状态

　　可以使用 jps 命令来检查 Hadoop 主要组件是否启动成功，也可以在浏览器中访问 Hadoop 的管理界面来检查集群状态。

　　以上是启动 Hadoop 集群的基本步骤，具体操作需要根据安装的 Hadoop 版本和操作系统环境进行相应的调整。