提升Ubuntu HDFS读写性能可从硬件、配置、数据策略及监控等方面入手，具体如下：
- 硬件优化
- 使用SSD替代HDD，提升I/O性能。
- 增加内存，用于缓存数据和元数据。
- 采用高速网络设备（如10Gbps+），提高数据传输速度。
- 配置参数优化
- 调整块大小：增大
dfs.blocksize（如256MB+），减少元数据操作，提升读取效率。
- 副本数量：合理设置
dfs.replication（通常3份），平衡可靠性和存储成本。
- 启用数据本地化：通过
mapreduce.job.locality.wait参数优化，让计算靠近数据存储节点。
- 调整线程数：增加
dfs.namenode.handler.count和dfs.datanode.handler.count，提升并发处理能力。
- 数据策略优化
- 避免小文件：合并小文件，减少NameNode负载。
- 数据压缩：使用Snappy、LZO等压缩算法，减少存储空间和传输时间。
- 分区与分桶：按数据访问模式分区或分桶，提高查询效率。
- 系统与集群优化
- 启用短路读取：减少客户端到DataNode的网络跳转延迟。
- 预读取优化：设置
dfs.datanode.readahead.bytes，提前加载数据到内存。
- 集群横向扩容：增加NameNode和DataNode节点，提升整体处理能力。
- 监控与调优
- 定期通过
hdfs dfsadmin -report等命令监控集群状态，分析性能瓶颈。
- 使用工具（如Ambari、Ganglia）实时监控资源使用情况，针对性调整。