搭建大数据平台是一个复杂且系统的过程，需要综合考虑硬件、软件、网络等多个方面。以下是一个大致的搭建步骤：

1、需求分析：首先，明确大数据平台的建设目标，包括业务需求、数据量、处理速度等。这将决定平台的技术选型、硬件配置和架构设计等。

2、平台架构设计：根据需求分析结果，设计大数据平台的整体架构，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。硬件架构需要考虑到服务器的选型、存储设备的配置等;软件架构则需要确定操作系统、数据库、大数据处理框架等;网络架构需要确保数据传输的稳定性和安全性。

3、环境准备：包括安装Linux系统(如CentOS)作为底层平台，并进行必要的配置优化，如硬盘RAID设置、数据存储节点挂载等。

4、分布式计算平台/组件安装：根据平台架构设计，安装所需的分布式计算平台和组件，如Hadoop系列开源系统中的HDFS、Yarn、Hive等。这些组件将构成大数据平台的核心处理能力。

5、数据存储方案设计：选择合适的数据存储方案，包括分布式文件系统(如HDFS)、数据库等。确保能够高效、稳定地存储和管理海量数据。

6、数据处理流程设计：设计数据处理流程，包括数据采集、清洗、存储、处理、分析等环节。确定每个环节的具体实现方式和工具，确保数据能够按照需求进行高效处理。

7、平台管理方案确定：为大数据平台选择合适的管理方案，包括监控、告警、安全等方面。确保平台能够稳定运行，并能够及时响应各种异常情况。

8、平台测试与优化：在搭建完成后，对大数据平台进行详细的测试，包括功能测试、性能测试等。根据测试结果进行必要的优化和调整，以满足实际需求并提高平台的性能和稳定性。

9、持续迭代与升级：随着业务的发展和技术的更新，需要定期对大数据平台进行迭代和升级，以适应新的需求和挑战。

在整个搭建过程中，需要组建专业的团队，包括数据科学家、工程师、运维人员等，以确保平台的顺利搭建和高效运行。同时，还需要注意数据安全性和隐私保护等问题，确保数据的合法使用和存储。