在Linux环境下配置和优化Hadoop是一个复杂的过程，涉及多个方面的调整。以下是一些关键的优化措施：
硬件优化
- 确保master节点配置优于slave节点：主节点（如JournalNode或NameNode）的配置应优于从节点（如TaskTracker或DataNode）。
- 使用高性能硬件：包括高性能的CPU、内存和存储设备，如SSD硬盘，以提高I/O性能。
操作系统调优
- 增加同时打开的文件描述符和网络连接数：通过
ulimit -n查看并增加系统的打开文件描述符上限。
- 关闭swap分区：设置
vm.swappiness为0，以避免操作系统使用swap分区。
- 调整内核参数：
net.core.somaxconn：增大socket监听的backlog上限。vm.overcommit_ratio：允许分配超过物理内存的内存。
Hadoop参数调优
- HDFS配置：
dfs.block.size：合理设置块大小以提高文件存储和访问效率。dfs.replication：适当调整副本数量以提高数据可靠性和容错能力。
- MapReduce配置：
mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb：调整Map和Reduce任务的内存分配。mapreduce.task.io.sort.mb：增大Map中间结果溢出到磁盘的内存上限。
- YARN配置：
yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：合理分配每个NodeManager的资源。yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：设置单个任务可申请的最多物理内存量。
数据存储优化
- 数据压缩：使用Snappy、LZO等压缩算法对数据进行压缩，减少磁盘空间占用和网络传输开销。
- 数据分区：将数据均匀分布在不同的节点上，提高数据的访问速度和查询效率。
- 数据本地化：尽可能将计算任务调度到存储有相关数据的节点上，减少数据传输开销。
监控和调优
- 使用监控工具：如Ambari、Ganglia等，实时监控集群状态，分析日志文件，找出性能瓶颈和潜在问题。
其他优化建议
- 避免不必要的reduce任务：如果mapreduce程序中reduce是不必要的，可以在map中处理数据，Reducer设置为0。
- 为job添加一个Combiner：为job添加一个combiner可以大大减少shuffle阶段从map task拷贝给远程reduce task的数据量。
- 重用Writable类型：避免在map/reduce方法中为每个输出都创建Writable对象，以减少Java垃圾收集器的负担。
- 使用合适的文件格式：选择合适的数据格式，如Parquet、ORC等，以提高读写性能。
请根据实际的集群规模、业务需求和硬件环境进行相应的调整，并持续监控和调整配置以适应变化的工作负载。