在Linux环境下对Hadoop进行性能监控，可以采用以下几种方法和工具：
1. 使用Hadoop自带的监控工具
- ResourceManager 和 NodeManager：这些是Hadoop集群的管理界面，可以查看集群资源使用情况、任务执行情况等信息。
- Hadoop管理界面：通过http:// :50070可以查看集群的状态、任务运行情况等。
- YARN管理界面：通过http:// :8088可以查看YARN的资源管理情况。
2. 使用第三方监控工具
- Ganglia：一个分布式监控系统，可以收集和展示集群中各个节点的CPU、内存、磁盘IO等指标。
- Nagios：可以定期检查Hadoop集群的各个组件的状态，并在出现问题时发送告警通知。
- Ambari：提供了更加全面和实时的监控功能，可以监控集群的各种指标。
- Cloudera Manager：提供了集群管理、监控和优化的综合解决方案。
3. 命令行工具
- jps：可以查看Hadoop集群中各个组件的运行情况。
- hadoop fsck：可以查看HDFS的一致性和完整性情况。
- top、vmstat、iostat：这些命令可以实时监控系统资源使用情况，如CPU、内存、磁盘I/O等。
4. 性能监控最佳实践
- 建立基准：了解系统在正常条件下的行为。
- 定期审查：定期检查监控数据，识别趋势。
- 分层监控：从整体到细节，逐层深入监控。
- 关注异常：不仅关注高使用率，也要注意异常的低使用率。
- 上下文分析：结合业务背景分析监控数据。
- 保持更新：随着系统变化调整监控策略。
- 文档化：记录监控程序、阈值和响应程序。
5. 配置优化
- 根据实际需求和硬件环境，调整Hadoop相关配置参数，如内存分配、线程池大小、IO缓冲区大小等，以提高性能。
通过上述方法和工具，可以有效地监控和优化Linux Hadoop集群的性能，确保集群稳定运行。