在CentOS上集成HDFS与其他大数据技术，通常涉及以下几个步骤和技术：
安装和配置HDFS：首先需要在CentOS上安装和配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）。这包括安装JDK、配置Java环境变量、安装和配置Hadoop环境变量、修改Hadoop配置文件（如core-site.xml和hdfs-site.xml）以及格式化NameNode等步骤。
配置HDFS高可用性（可选）：为了提高HDFS的可靠性和可用性，可以配置JournalNode和ZooKeeper集群，以实现NameNode的高可用性。
集成Spark：在CentOS上集成HDFS与Spark涉及安装Java、HDFS和Spark，并配置Spark与HDFS的集成。这包括编辑spark-env.sh文件和core-site.xml、hdfs-site.xml文件，并启动HDFS和Spark服务。
数据集成工具：使用数据集成工具如Sqoop、Flume、Kafka、Nifi等，可以将数据从不同的数据源集成到HDFS中。这些工具支持高效的数据传输、收集、聚合和传输。
大数据处理与分析：使用Hadoop生态系统中的其他工具，如MapReduce、Hive、HBase、Spark、Tez等，可以进行大规模数据的离线分析和实时处理。
数据安全与治理：实施数据加密、访问控制、审计追踪等技术手段，确保数据在存储和传输过程中的安全。
监控与管理：使用Hadoop提供的管理工具（如Ambari、Cloudera Manager）或开源工具来监控集群的状态和性能，进行故障诊断和资源优化。
通过上述步骤，可以在CentOS上成功集成HDFS与其他大数据技术，构建一个强大且高效的大数据处理和分析平台。