以下是Ubuntu下HDFS性能调优的关键配置技巧，涵盖硬件、参数、软件层面：
一、硬件与系统基础优化
- 存储设备升级：使用SSD替代HDD，提升I/O性能。
- 内存与CPU：增加内存（NameNode建议配置足够内存存放元数据），采用多核CPU提升并行处理能力。
- 网络配置：使用10Gbps+高速网络，配置专用网络避免流量竞争，优化TCP参数（如
net.core.somaxconn）。
二、HDFS核心参数调优
- 块大小（
dfs.blocksize）：
- 大文件（如视频）：设置为256MB~1GB，减少元数据压力。
- 小文件场景：避免过小块，可通过合并小文件优化。
- 副本数（
dfs.replication）：
- 根据数据重要性设置（默认3副本），高可用场景可增至5副本，平衡存储成本与可靠性。
- NameNode内存与线程：
- 调整
dfs.namenode.java.opts（如-Xmx8g），增加dfs.namenode.handler.count提升并发处理能力。
- DataNode配置：
- 增加
dfs.datanode.handler.count，优化磁盘I/O路径（如配置多磁盘路径dfs.datanode.data.dir）。
三、性能优化策略
- 数据本地化：通过机架感知策略（配置
net.topology.script.file.name）将数据存储在计算节点附近，减少网络传输。
- 压缩技术：启用中间数据压缩（如
mapreduce.map.output.compress=true，算法选Snappy），降低存储和传输开销。
- 缓存优化：利用SSD作为块缓存（配置
dfs.datanode.max.locked.memory），加速频繁访问数据。
- 避免小文件：合并小文件（如使用
hadoop archive工具），减少NameNode负载。
四、集群扩展与监控
- 横向扩容：增加NameNode和DataNode节点，通过HDFS Federation提升命名空间扩展性。
- 监控工具：使用Prometheus+Grafana监控集群指标（如NameNode内存、DataNode磁盘使用率、网络延迟），及时发现瓶颈。
五、高级优化技巧
- 机架感知与故障检测：配置多机架副本策略（跨机架存储副本），调整
dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval优化故障检测速度。
- 日志与调优：定期分析HDFS日志，调整
dfs.namenode.checkpoint.period减少检查点开销。
参考来源：