给我一份大数据熟练掌握大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark等技术的开发环境

当然，我可以回答您的问题。以下是大数据开发环境的建议配置：

1. 操作系统：Linux（建议使用Ubuntu或CentOS）
2. Java版本：JDK 1.8或更高版本
3. Hadoop版本：3.0或更高版本
4. HDFS文件系统
5. MapReduce编程模型
6. Spark大数据处理框架

以下是配置步骤：

1. 安装Java环境：

下载JDK安装包，安装JDK，配置JAVA_HOME环境变量。

2. 安装Hadoop：

下载Hadoop安装包，安装Hadoop，配置HADOOP_HOME环境变量。

3. 配置Hadoop集群：

在Hadoop的配置文件中，修改core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml文件，指定Hadoop集群的配置信息，如namenode地址、datanode地址等。

4. 配置HDFS文件系统：

在Hadoop的配置文件中，修改hdfs-site.xml文件，指定HDFS文件系统的配置信息，如副本数、块大小等。

5. 配置MapReduce编程模型：

在Hadoop的配置文件中，修改mapred-site.xml文件，指定MapReduce编程模型的配置信息，如map和reduce任务的数量、任务跟踪器地址等。

6. 安装Spark：

下载Spark安装包，安装Spark，配置SPARK_HOME环境变量。

7. 配置Spark：

在Spark的配置文件中，修改spark-defaults.conf文件，指定Spark的配置信息，如master地址、worker数量等。

希望这个回答能够帮到您，如果您有更多问题，可以随时问我。