一、硬件优化
- 存储设备：使用SSD替代HDD，提升磁盘I/O性能，尤其适合NameNode元数据存储和DataNode热点数据。
- 内存与CPU：增加内存容量，确保NameNode可缓存更多元数据，DataNode支持并行处理；采用多核CPU加速数据处理。
- 网络设备：升级至万兆网络，减少数据传输延迟。
二、HDFS配置参数调优
- 块大小：根据数据规模调整（如128MB~256MB），平衡存储利用率与读取效率。
- 副本数量：根据数据重要性设置（通常3副本），平衡可靠性和存储成本。
- 内存分配：
- NameNode：在
hadoop-env.sh中配置HADOOP_NAMENODE_OPTS（如-Xmx4096m），或通过jmap监控调整。
- DataNode：确保足够内存处理数据块和网络传输。
- 并发处理：增大
dfs.namenode.handler.count（如64~128），提升NameNode处理心跳和元数据请求的能力。
三、系统与软件优化
- 禁用THP：通过
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled关闭透明大页，降低CPU开销。
- 数据本地化：尽量将计算任务调度到数据所在节点，减少网络传输。
- 压缩技术：启用Snappy、LZO等压缩算法，减少存储空间和传输时间，注意权衡CPU开销。
- 小文件合并：通过
hadoop archive工具合并小文件，降低NameNode负载。
四、集群管理与监控
- 多目录配置：在
hdfs-site.xml中为NameNode和DataNode配置多个存储目录，分散数据存储压力。
- 磁盘均衡：使用
hdfs diskbalancer工具平衡单节点内磁盘数据分布，避免单盘负载过高。
- 压力测试：通过
TestDFSIO工具模拟读写负载，验证集群性能并定位瓶颈。
- 监控工具：部署Prometheus+Grafana监控集群状态，重点关注磁盘I/O、网络延迟、内存使用等指标。
五、高可用性配置（可选）
- 主备NameNode：通过ZooKeeper实现Active/Standby切换，避免单点故障。
- JournalNode集群：配置3个及以上JournalNode节点，保障元数据一致性。
注意：每次修改配置后需重启Hadoop服务生效，建议先在测试环境验证优化效果。