总体结论
Hadoop与Linux的兼容性非常好，生产环境长期以Linux为主流平台。Hadoop核心与多数生态组件基于Java，但诸如启动/停止脚本与权限模型等实现深度依赖类Unix环境，实际部署与运维经验也集中在Linux上。行业实践表明，在Linux上运行Hadoop可获得更优的性能、稳定性与可维护性。
支持的Linux发行版与差异
- 常见且被广泛验证的发行版包括：Red Hat、CentOS、Debian、Ubuntu、SUSE、Fedora。这些发行版均可稳定运行Hadoop，差异主要体现在包管理（RPM/DEB）与系统库版本上，按官方或发行版仓库安装通常更稳妥。
- 版本选择建议：优先选择LTS或企业长期支持版本，例如Ubuntu 20.04 LTS、CentOS Stream 8/9、Debian 11，在稳定性、安全补丁与社区/厂商支持之间取得平衡。
- 跨发行版可行性：Hadoop并不强制所有节点使用同一发行版，但为降低运维复杂度，建议保持操作系统与核心组件版本一致。
Windows运行的可行性
- 在Windows上可通过WSL（Windows Subsystem for Linux）或移植工具运行，但整体性能与稳定性通常不如原生Linux，生态组件与脚本的兼容性也需额外验证，因而不推荐用于生产。
- 若必须在Windows原生环境尝试，通常需要借助Cygwin等兼容层并修改脚本，维护成本高、问题定位困难，官方与社区更建议直接使用Linux。
部署与稳定性实践要点
- Java环境：Hadoop基于Java，常用版本为JDK 8或JDK 11；安装后正确设置JAVA_HOME与相关环境变量。
- 集群通信：配置SSH免密登录以支撑节点间管理（单机/伪分布式同样需要）。
- 系统调优：根据负载调整文件描述符限制、网络缓冲区等内核参数，合理设置YARN/MapReduce资源与数据本地性策略。
- 监控与日志：启用详细日志与监控告警（如Prometheus/Ganglia），便于快速定位问题并保障稳定性。
- 安装路径：优先使用发行版仓库或官方提供的RPM/DEB包，减少依赖与兼容性问题。
