要提升CentOS上Hadoop分布式文件系统（HDFS）的读写速度，可以通过多种策略实现。以下是一些关键的优化方法：
硬件优化
- 使用高速存储设备：如SSD固态硬盘（SSD）替代传统的HDD硬盘，可以显著提升I/O性能。
- 增加内存：为NameNode和DataNode分配更多的内存，以缓存数据和元数据，减少磁盘I/O操作。
- 高速网络：使用10Gbps或更高速度的网络设备，以确保数据传输速度满足需求。
配置参数优化
- 调整块大小（dfs.blocksize）：根据工作负载调整块大小。较大的块可以提高读取效率，但可能增加数据本地化的难度。
- 增加NameNode处理并发能力：在
hdfs-site.xml中增加dfs.namenode.handler.count的值，以提高NameNode处理请求的并发能力。
- 数据本地性：配置
dfs.locality.wait参数，使DataNode尽可能在本地节点读取数据，减少网络传输时间。
- 启用短路读取：设置
dfs.client.read.shortcircuit为true，以减少网络延迟。
- 数据压缩：使用压缩算法（如Snappy、LZO）来减少数据传输量，提高存储和传输效率。
其他优化策略
- 避免小文件：小文件会加重NameNode的负担，应尽量避免或通过合并小文件来减少其影响。
- 数据分片和副本管理：合理设置数据块的大小，以便在存储和访问时实现更好的负载均衡。同时，确保数据块有合适的副本数量（通常为3个）以提高可靠性。
- 定期监控和调优：使用工具如HDFS Balancer重新平衡数据，确保数据分布均匀。定期监控HDFS的性能指标（如延迟、吞吐量、CPU使用率等），并根据需要进行调整。
- 内核参数优化：调整Linux系统的内核参数，如增加单进程最大打开文件数限制，优化TCP参数以减少TIME_WAIT状态的连接占用资源。
在进行上述优化时，建议先在测试环境中验证更改的效果，以确保优化策略不会对系统稳定性造成负面影响。同时，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实际操作中需要根据具体情况进行调整。