CentOS Hadoop存储优化可以通过多种方法实现，主要包括以下几个方面：
系统安装类型选择及自定义额外包组
- 选择最小化安装，避免安装不必要的软件包，确保系统安全。
- 根据需要自定义安装额外的软件包组。
网络设置
- 配置静态IP地址，确保网络稳定性。
- 设置合适的网络参数，如网关、子网掩码等。
Linux系统优化
- 操作系统检查：确保操作系统版本和内核参数适合Hadoop运行。
- 添加集群用户：创建专用的Hadoop用户。
- 关闭SELinux：降低系统安全级别，但可能会影响数据安全性。
- 修改Linux启动级别：调整为3用户模式，限制root用户登录。
- 优化开机自动启动服务：减少不必要的启动服务，提高系统启动效率。
- 增大文件描述符：允许更多的文件描述符，提高并行处理能力。
HDFS调优
- NameNode内存优化：根据服务器内存调整NameNode的最大内存使用量。
- 心跳并发优化：增加NameNode处理DataNode心跳的并发线程数。
- 开启HDFS回收站：启用文件回收站功能，防止误删数据。
集群压测
- 写性能测试：通过向HDFS写入大文件来测试写性能，分析网络带宽与实测速度的关系。
- 读性能测试：测试读取性能，了解数据本地化对读取速度的影响。
多目录配置
- NameNode多目录：配置多个NameNode目录，提高数据可靠性。
- DataNode多目录：为DataNode配置多个目录，解决磁盘空间不足问题。
- 磁盘间数据均衡：使用Hadoop的磁盘平衡工具，确保数据在节点间均匀分布。
硬件规划
- 根据应用需求和预算选择合适的硬件配置，包括CPU、内存和存储设备。
操作系统优化
- 关闭不必要的服务和进程，释放内存资源。
- 调整文件描述符限制，提高系统性能。
- 管理sudo权限，确保系统安全。
数据管理优化
- 数据压缩：使用Snappy、LZO等压缩算法减少存储空间和提高I/O效率。
- 数据分区：合理分区数据，提高查询性能。
- 数据本地化：尽可能将计算任务调度到存储相关数据的节点上。
- 数据清理和过滤：定期清理无效数据，保持存储空间的高效利用。
通过上述方法，可以有效优化CentOS Hadoop的存储性能，提高数据处理和查询效率。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化组合，因此在实际操作中需要根据具体情况进行调整。