在CentOS上优化Hadoop分布式文件系统（HDFS）的I/O性能是一个多方面的任务，涉及硬件选择、配置参数调整、数据本地性、压缩技术、集群扩展等多个方面。以下是一些关键的优化策略：
内存管理
- 调整NameNode和DataNode内存配置：根据服务器实际内存大小，合理配置
HADOOP_NAMENODE_OPTS和HADOOP_DATANODE_OPTS环境变量，优化内存利用率。
- 启用大页内存：对于高内存消耗应用（如HDFS），启用大页内存可降低内存页分配和管理开销，提升效率。
磁盘I/O优化
- 使用高速存储：采用SSD固态硬盘替代HDD机械硬盘，显著提升读写速度和降低延迟。
- 优化I/O调度器：根据存储设备特性选择合适的I/O调度器，例如，noop适用于SSD，deadline适用于低延迟应用。
- 增加内存容量：为NameNode和DataNode分配更多内存，降低元数据处理延迟。
网络优化
- 保证充足带宽：避免网络带宽成为性能瓶颈。
- 数据本地化：尽可能将数据存储在计算节点附近，减少网络传输。
参数调整
- 调整块大小：根据工作负载调整HDFS块大小。大块提高读取效率，但可能增加数据本地化难度。
- 调整副本数量：根据数据重要性和访问频率调整副本数量，平衡可靠性和读取性能。
- 启用数据压缩：使用压缩技术减少存储空间和网络传输时间，但需考虑CPU开销。
硬件升级
- 升级服务器硬件：尤其建议使用SSD替换HDD，提升I/O性能。
集群扩展
- 增加节点：通过增加NameNode和DataNode节点来扩展集群规模，提升处理能力。
监控与故障处理
- 建立监控系统：实时监控集群性能和资源使用情况，及时发现和解决潜在问题。
在进行性能优化时，建议根据具体的工作负载和环境进行调整，并通过压测等方法验证优化效果。