在CentOS上优化Hadoop分布式文件系统（HDFS）的存储策略，可以从多个方面入手，包括硬件配置、软件配置、数据本地性、压缩技术、集群扩展等。以下是一些关键的优化技巧：
硬件配置和优化
- 增加内存容量：增加DataNode的内存可以提高数据缓存和网络传输的效率，NameNode也需要足够的内存以缓存整个文件系统的元数据。
- 提高CPU性能：使用多核CPU可以加速数据处理速度。
- 采用高性能的硬盘：对于NameNode而言，使用SSD可以提升元数据的读写速度；对于DataNode，可以使用SSD进行读写缓存或存储热点数据。
- 网络带宽优化：使用高速网络连接，并尽可能升级到万兆网络以减少数据传输时间。
HDFS参数调优
- 调整块大小：根据工作负载调整块大小，较大的块可以提高读取效率但增加数据本地化的难度。
- 设置合适的副本数量：增加数据复制副本数可以提高数据冗余的可靠性和读取性能，但也会增加存储开销。
- 避免小文件：小文件会增加NameNode负载，降低性能，应尽量避免。
- 调整DataNode数量：根据集群规模和工作负载需求，适当增加DataNode以提高性能。
- 使用压缩技术：减少存储空间和网络传输时间，但要考虑CPU开销。
数据本地性
- 通过增加DataNode数量，使数据块尽可能存储在客户端附近，减少网络传输。
集群横向扩容
- 通过增加NameNode和DataNode来扩展集群，提高处理能力。
其他优化措施
- 读写性能优化：优化NameNode RPC响应延迟，使用高效的传输协议。
- 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。
- 监控和诊断：使用工具如Ganglia、Prometheus等进行监控。HDFS提供了一系列的Metrics指标，可以用来监控系统的性能和各组件的负载情况等。
在进行配置优化时，建议先在测试环境中验证优化效果，确保不会对生产环境造成不必要的影响。定期监控HDFS的性能指标，如读写速度、延迟等，以便及时发现问题并进行调整。