一、硬件层面优化
硬件是HDFS性能的基础支撑，需根据集群规模和业务需求选择合适的配置：
dfs.datanode.max.locked.memory参数调整），减少磁盘读取次数。二、HDFS参数配置优化
通过调整HDFS核心参数，可针对性解决性能瓶颈：
dfs.blocksize参数）。顺序读取场景（如日志分析）可增大至256MB-512MB，减少元数据操作次数；随机读取场景（如HBase）可保持128MB或更小，提升数据本地化概率。dfs.namenode.handler.count（建议设置为100-200）和DataNode的dfs.datanode.handler.count（建议设置为50-100），提升并发处理请求的能力，避免线程阻塞导致的性能下降。dfs.namenode.rpc-timeout（默认60s）和dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval（默认60s），减少不必要的网络通信和超时重试，提升系统响应速度。三、数据本地化与计算协同
数据本地化是降低网络开销的关键，需确保计算任务尽可能在数据所在节点执行：
yarn.scheduler.capacity.root.default.locality.threshold参数（建议设置为0.8-0.9），提升任务在数据节点上的调度优先级；启用延迟调度（yarn.scheduler.capacity.root.default.allow-undeclared-pools=true），允许任务等待一小段时间（如30s）以获取本地数据。balancer工具（命令：hdfs balancer -threshold 10），定期调整各DataNode的存储空间利用率（建议阈值设置为10%-15%），避免热点节点（存储利用率超过80%）导致的性能瓶颈。四、数据压缩与存储优化
通过压缩技术减少存储空间占用和网络传输时间，需根据数据特性选择合适的算法：
dfs.client.read.shortcircuit为true，允许客户端直接从本地DataNode读取数据（绕过NameNode），减少网络延迟（尤其适合小文件读取）。dfs.ec.enabled=true），可将存储开销降低至50%（相比3副本），同时保证数据可靠性（支持纠删码恢复）。五、集群扩展策略
随着数据量增长，需通过扩展集群提升处理能力：
balancer工具优化分布），确保集群快速适应业务增长。六、监控与运维优化
持续的监控与运维是保持集群高性能的关键：
namenode.log、DataNode的datanode.log），定位慢节点（如SlowDisk警告）、小文件过多（如Too many small files警告）等问题。