大数据集群环境搭建是一个复杂而关键的任务，下面是一些心得体会：

1. 硬件选择：根据需求和预算选择合适的硬件，包括服务器、存储设备和网络设备。要考虑到数据量、计算需求和可扩展性。

2. 操作系统选择：选择适合大数据处理的操作系统，如Linux发行版。常见的选择有CentOS、Ubuntu等。

3. 分布式文件系统：选择合适的分布式文件系统，如Hadoop的HDFS、Ceph等。这些文件系统能够提供高可靠性和高性能的数据存储。

4. 分布式计算框架：选择适合的分布式计算框架，如Hadoop、Spark等。这些框架能够实现大规模数据的分布式计算和处理。

5. 集群管理工具：选择合适的集群管理工具，如Apache Ambari、Cloudera Manager等。这些工具能够简化集群的管理和监控。

6. 安全性考虑：在搭建集群环境时要考虑安全性，包括网络安全、数据安全和访问控制等方面。可以使用防火墙、加密技术和访问控制策略来保护集群的安全。

7. 高可用性和容错性：为了保证集群的高可用性和容错性，可以采用主备份、数据冗余和故障转移等技术。这样可以避免单点故障和数据丢失。

8. 性能优化：在搭建集群环境后，需要进行性能优化，包括调整参数、优化网络和存储等方面。可以使用性能监控工具来定位和解决性能瓶颈。

9. 集群扩展：在集群环境搭建完成后，可能需要进行集群的扩展。可以根据需求增加服务器、存储设备和网络设备，同时进行相应的配置和调整。

10. 持续维护和监控：集群环境搭建完成后，需要进行持续的维护和监控工作。包括定期备份数据、更新软件和监控集群的运行状态等。

以上是我对大数据集群环境搭建的一些心得体会，希望对你有所帮助。如果有具体的问题，欢迎继续提问。