数据块是HDFS的核心存储单元，其大小直接影响元数据负载与读写效率。默认128MB的块大小适用于多数流式处理场景，但需根据数据特征调整：
HDFS默认采用3副本机制保证数据可靠性，但可根据数据生命周期与访问频率动态调整，平衡可靠性与存储成本：
dfs.replication调整副本数，通过HDFS的存储策略（如HOT、COLD）控制数据存放规则。压缩可显著减少存储空间占用与网络传输时间，需根据业务场景选择压缩算法：
SET hive.exec.compress.output=true; SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;），或在HDFS中全局配置压缩编解码器（io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec）。机架感知策略可优化数据块的分布，提高网络传输效率：
topology.script.file.name指定机架拓扑脚本（如Python脚本），将节点划分到不同机架（如/rack1/node1、/rack2/node2），使副本分布在不同机架（第一副本在客户端所在机架，第二副本在不同机架，第三副本在第二副本所在机架的另一节点），减少跨机架网络传输；dfs.disk.balancer.enabled=true），设置平衡阈值（如10%），当节点存储利用率偏差超过阈值时自动触发数据迁移，避免磁盘空间不均衡。缓存可减少对DataNode的磁盘访问，提高读取性能：
dfs.client.read.shortcircuit=true），允许客户端直接从本地DataNode读取数据，减少网络拷贝（需配置dfs.domain.socket.path指定域套接字路径，如/var/lib/hadoop-hdfs/dn_socket）；dfs.namenode.accesstime.precision设置访问时间精度（如1小时），提前将热点数据加载到缓存；hadoop cacheadmin命令创建缓存池（如hadoop cacheadmin -addPool cachePool1 -mode 0777 -limit 100G），并将重要数据缓存到池中（如hadoop cacheadmin -cache /user/data/cache -pool cachePool1）；dfs.client.read.shortcircuit.streams.cache.size=1000），提高连续读取的效率（如某媒体公司通过缓存优化，热点数据访问延迟从18ms降至6ms）。硬件性能与集群规模直接影响存储效率：
ns1、ns2），每个命名空间有自己的块池与DataNode，解决单NameNode的性能瓶颈（如某大型互联网公司通过Federation支持PB级数据存储）。持续监控集群状态是优化存储效率的关键：
dfs.namenode.handler.count、调整DataNode的传输带宽dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec），优化集群性能。