提升CentOS上Hadoop分布式文件系统（HDFS）的性能是一个复杂的过程，涉及多个方面的优化。以下是一些关键的优化措施：
硬件配置和优化
- 增加内存容量：为DataNode和NameNode分配更多内存，以提高数据缓存和网络传输效率。
- 提高CPU性能：使用多核CPU加速数据处理。
- 采用高性能硬盘：NameNode使用SSD提升元数据读写速度，DataNode使用SSD进行读写缓存或存储热点数据。
- 网络带宽优化：使用高速网络连接，并尽可能升级到万兆网络。
HDFS参数调优
- 调整块大小：根据工作负载调整块大小，较大的块可以提高读取效率，但会增加数据本地化的难度。
- 设置合适的副本数量：增加数据复制副本数可以提高数据冗余的可靠性和读取性能，但也会增加存储开销。
- 数据本地性：通过增加DataNode数量，使数据块尽可能存储在客户端附近，减少网络传输。
- 启用压缩技术：使用压缩技术减少存储空间和网络传输时间，但需考虑CPU开销。
软件配置优化
- 使用高效的数据传输协议：优化NameNode RPC响应延迟，确保足够的网络带宽。
- 缓存策略：利用块缓存机制，通过合理设置缓存大小和策略来提高读取性能。
内核参数优化
- 单进程打开文件数限制：通过修改
/etc/security/limits.conf和/etc/pam.d/login文件，提高单进程最大打开文件数限制。
- TCP参数优化：编辑
/etc/sysctl.conf文件，优化TCP内核参数，如net.ipv4.tcp_tw_reuse、net.core.somaxconn等。
集群扩容和缩容
- 动态扩容：当集群存储容量不足时，动态增加新的数据节点。
- 黑白名单配置：管理集群的访问控制，通过配置黑名单和白名单限制或允许特定主机连接。
其他优化建议
- 避免小文件：小文件会增加NameNode负载，应通过合并小文件来减少NameNode的负担。
- 读写性能优化：优化NameNode RPC响应延迟，使用高效的传输协议。
- 数据本地性优化：确保计算任务尽可能在数据所在的节点上执行，减少数据传输开销。
在进行性能优化时，建议根据具体的工作负载和环境进行测试和调整，并通过压测等方法验证优化效果。此外，定期监控集群状态和性能指标也是确保优化措施有效性的关键。