在CentOS上优化HDFS读写性能可以通过以下几个步骤进行：
1. 内存和CPU配置
- NameNode内存优化：对于Hadoop 2.x系列，可以在
hadoop-env.sh文件中设置HADOOP_NAMENODE_OPTS来调整NameNode的内存。对于Hadoop 3.x系列，可以利用内存自动分配特性，通过jmap -heap命令查看和调整NameNode和DataNode的内存占用。
- DataNode内存和CPU配置：为DataNode分配足够的内存和CPU资源，建议预2~4个核给操作系统和其他进程，其余的核分配给YARN。
2. 磁盘I/O优化
- 增加磁盘数量：尽可能挂载较多的磁盘，以提高磁盘I/O吞吐率。
- 使用RAID配置：将多个磁盘配置为RAID 0或RAID 5，以提高读写性能。
3. 网络优化
- 增加网络带宽：确保每个节点提供足够的网络带宽，以支持数据传输和任务调度的需要。
- 网络配置优化：优化网络配置，减少网络延迟和丢包。
4. HDFS配置参数调整
- 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，但增加数据本地化难度。
- 副本数量：根据需求调整副本数，提高可靠性和读取性能，但要考虑存储成本。
- 避免小文件：小文件会增加NameNode负载，降低性能，应尽量避免。
- 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。
5. 集群压测
- 写性能测试：通过关闭虚拟内存检测，并向HDFS写入多个大文件来测试写性能。使用
TestDFSIO类运行测试，并分析网络带宽与实测速度的关系来确定性能瓶颈。
- 读性能测试：对之前写入的文件执行读取操作，同样使用
TestDFSIO类，测试完毕后清理测试数据。
6. 硬件升级
- 使用SSD：使用更快的CPU、内存、硬盘和网络设备，特别是使用SSD替代HDD以提高I/O性能。
7. 集群高可用性配置
- 高可用性（HA）配置：配置两个NameNode节点，一个处于Active状态，另一个处于StandBy状态，使用Zookeeper进行状态监控和数据同步。
8. 回收站管理
- 启用回收站：修改
core-site.xml中的fs.trash.interval和fs.trash.checkpoint.interval值来启用和管理回收站功能，以保护数据不被误删除。
通过上述优化措施，可以显著提升HDFS在CentOS上的读写性能。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实施优化措施时，应根据具体情况进行调整和测试。