在CentOS上进行Hadoop HDFS性能调优是一个复杂的过程，涉及到多个方面的配置和优化。以下是一些关键的调优技巧：
1. 调整NameNode内存配置
- Hadoop 2.x系列：默认配置下，NameNode的内存为2000M，可以根据服务器的实际内存情况（例如4G内存的服务器）进行配置，通常配置为3072M。
- Hadoop 3.x系列：内存配置会自动分配，但可以通过手动配置来优化，例如设置
-Xmx1024m。
2. 调整DataNode内存配置
- 类似NameNode，DataNode的内存也可以通过
-Xmx参数进行手动配置，以确保DataNode有足够的内存来处理数据和任务。
3. 调整NameNode心跳并发数
- 默认情况下，NameNode处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作的线程数为10。根据企业经验，可以适当增加这个数值来提升NameNode RPC服务的并发度。
4. 启用回收站
- 在
core-site.xml中配置回收站参数，例如fs.trash.interval（60秒）和fs.trash.checkpoint.interval（小于回收时间），以防止误删文件。
5. 调整数据块大小
- 默认的数据块大小为128MB，可以根据工作负载进行调整。较大的块大小可以提高读取效率，但会增加数据本地化的难度。
6. 增加DataNode数量
- 根据集群规模和工作负载需求，适当增加DataNode的数量可以提高存储容量和数据的并发读写能力。
7. 使用压缩技术
- 使用压缩技术可以减少存储空间和网络传输时间，但要考虑CPU的开销。可以选择Snappy、LZO或Bzip2等压缩算法。
8. 硬件升级
- 使用更快的CPU、内存、硬盘和网络设备可以显著提升HDFS的性能。
9. 集群横向扩容
- 通过增加NameNode和DataNode来扩展集群，提高处理能力。
10. 读写性能优化
- 优化NameNode RPC响应延迟，使用高效的数据传输协议，确保足够的网络带宽。
11. 缓存优化
- 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。
12. 避免小文件
- 小文件会增加NameNode的负载，降低性能。可以通过合并小文件来减少NameNode的负担。
13. 使用SSD
- 在全SSD机型的服务器上，使用SSD可以显著提升I/O性能。
14. 调整系统参数
- 根据实际情况调整HDFS的配置参数，如
dfs.namenode.handler.count、dfs.datanode.handler.count、dfs.replication、dfs.block.size、dfs.datanode.data.dir等。
通过上述优化技巧，可以显著提升HDFS的性能，从而更好地满足大数据处理的需求。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实施优化措施时，应根据具体情况进行调整和测试。