Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的一部分，它允许存储大量数据，并且可以在多台机器上进行分布式处理。HDFS本身是一个存储系统，但它通常与MapReduce一起使用，MapReduce是一个编程模型和处理大数据集的相关实现。

以下是利用Linux HDFS进行分布式计算的基本步骤：

1. 安装和配置Hadoop：

   • 在所有节点上安装Java（Hadoop需要Java环境）。
   • 下载并解压Hadoop到所有节点。
   • 配置hadoop-env.sh，设置JAVA_HOME等环境变量。
   • 配置core-site.xml，设置HDFS的默认文件系统。
   • 配置hdfs-site.xml，设置副本因子、数据节点和名称节点的地址等。
   • 配置mapred-site.xml，指定MapReduce框架。
   • 配置yarn-site.xml，如果使用YARN资源管理器。
   • 格式化HDFS（只在第一次启动时需要）。

2. 启动Hadoop集群：

   • 启动HDFS：在名称节点上运行start-dfs.sh。
   • 启动YARN（如果使用）：在资源管理器节点上运行start-yarn.sh。

3. 上传数据到HDFS：

   • 使用hadoop fs -put命令将本地文件系统的数据上传到HDFS。

4. 编写MapReduce程序：

   • 编写MapReduce作业的代码，包括Map函数、Reduce函数以及可能的Partitioner和Combiner。
   • 编译代码并打包成JAR文件。

5. 运行MapReduce作业：

   • 使用hadoop jar命令提交MapReduce作业到集群。
   • 监控作业进度和日志，可以使用Hadoop的Web界面或者命令行工具。

6. 收集和分析结果：

   • 作业完成后，可以使用hadoop fs -get命令将结果从HDFS下载到本地文件系统。
   • 分析结果数据。

7. 优化和调试：

   • 根据作业的性能和资源使用情况进行调优。
   • 调试代码和配置，以提高效率。

8. 维护集群：

   • 监控集群状态，确保所有服务正常运行。
   • 定期检查磁盘空间和节点健康状况。
   • 执行必要的维护任务，如备份和升级。

这些步骤提供了一个基本的框架，但实际部署可能会更复杂，需要考虑数据本地化、任务调度、资源管理、安全性等多个方面。此外，随着技术的发展，现在也有其他的分布式计算框架可以与HDFS一起使用，如Apache Spark和Apache Flink，它们提供了更快的数据处理能力。