Hadoop在Linux上的网络通信优化策略
调整Linux内核参数以提升网络吞吐量和稳定性，是Hadoop网络优化的基础。关键参数包括：
net.core.wmem_default（发送缓冲区默认大小）、net.core.rmem_default（接收缓冲区默认大小）、net.core.wmem_max（发送缓冲区最大值）、net.core.rmem_max（接收缓冲区最大值），例如设置为net.core.wmem_default=16777216、net.core.rmem_default=16777216，以支持更大的数据传输量。net.ipv4.tcp_tw_reuse（允许重用TIME_WAIT状态的套接字），减少短连接场景下的套接字等待时间，提升并发处理能力。sysctl -w net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr设置，提升网络利用率。net.ipv4.tcp_syn_retries（SYN重试次数，默认5次可调整为3次）以避免阻塞；开启net.ipv4.tcp_syncookies（防止SYN Flood攻击），增强网络安全性。硬件是网络通信的基础，需选择适合Hadoop集群的设备：
减少数据在节点间的传输是降低网络负载的关键：
core-site.xml中的topology.script.file.name，如/etc/hadoop/conf/topology.sh），让计算任务优先运行在存储数据的节点（DataNode）上。若无法本地执行，则优先选择同一机架的节点，减少跨机架传输。dfs.replication（默认3），非关键数据可设置为2，减少副本同步的网络开销。通过压缩减少网络传输的数据量，提升传输效率：
mapred-site.xml中设置mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true，并选择高效压缩算法（如Snappy，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec）。Snappy具有低延迟、高压缩比的特点，适合Hadoop的大数据场景。持续监控网络状态，识别瓶颈并进行针对性优化：
iftop（实时查看网络接口流量）、nethogs（按进程统计网络带宽）、iptraf-ng（全面监控网络活动）等工具，监控节点间的网络流量、连接状态。iperf（测试节点间TCP/UDP带宽）、netperf（测试网络吞吐量和延迟）等工具，定期对集群网络进行基准测试，评估优化效果（如优化前后带宽提升率、延迟降低率）。优化Hadoop应用的配置，提升网络通信效率：
~/.ssh/authorized_keys），避免每次通信都需要输入密码，减少连接建立的开销。core-site.xml中的ipc.server.listen.queue.size（IPC监听队列大小，默认128可调整为1024），提升并发连接处理能力；优化mapred-site.xml中的mapreduce.job.locality.wait（任务本地化等待时间，默认3秒可适当延长），在等待本地任务和启动远程任务之间取得平衡。确保防火墙允许Hadoop服务所需的端口通信，避免安全策略阻断网络传输：
/etc/hosts文件，将集群节点的主机名与IP地址一一对应，避免DNS解析延迟，提升节点间通信效率。