要提升Linux中HDFS（Hadoop Distributed File System）的读写速度，可以从多个方面进行优化。以下是一些常见的方法和最佳实践：
1. 硬件优化
- 增加存储带宽：使用更快的硬盘（如SSD）来提高I/O性能。
- 增加内存：更多的内存可以减少磁盘I/O，提高数据处理速度。
- 使用高速网络：确保集群节点之间的网络连接是高速的，以减少数据传输延迟。
2. 配置优化
- 调整块大小：默认的块大小是128MB，可以根据实际情况调整为更大的值（如256MB或512MB），以减少元数据操作。
- 调整副本因子：默认的副本因子是3，可以根据数据的可靠性和读写性能需求进行调整。减少副本因子可以降低写操作的开销，但会降低数据的可靠性。
- 调整I/O线程数：增加DataNode的I/O线程数可以提高并发处理能力。
- 调整JVM堆大小：适当增加NameNode和DataNode的JVM堆大小，以提高处理能力。
3. 数据本地化
- 确保数据本地化：尽量让计算任务在数据所在的节点上执行，减少网络传输。
4. 文件系统优化
- 使用更高效的文件系统：如果可能，使用XFS或ext4等高效的文件系统来存储HDFS数据。
- 禁用日志记录：对于写入频繁的场景，可以考虑禁用某些不必要的日志记录，以减少I/O开销。
5. 网络优化
- 调整TCP参数：优化TCP参数，如增加TCP缓冲区大小，以提高网络传输效率。
- 使用专用网络：为HDFS集群配置专用的网络，避免与其他网络流量竞争带宽。
6. 软件优化
- 升级Hadoop版本：新版本的Hadoop通常包含性能改进和bug修复。
- 使用压缩：对数据进行压缩可以减少存储空间和网络传输时间，但会增加CPU的开销。
- 合理使用缓存：利用Hadoop的缓存机制，如HDFS缓存和YARN容器缓存，来提高数据访问速度。
7. 监控和调优
- 监控集群性能：使用Hadoop自带的监控工具（如Ganglia、Ambari）或第三方监控工具来监控集群的性能指标。
- 分析瓶颈：根据监控数据，分析系统的瓶颈所在，并针对性地进行优化。
8. 数据分片和并行处理
- 合理分片：确保数据被合理地分片，以便并行处理。
- 使用MapReduce优化：优化MapReduce作业的配置，如调整map和reduce任务的数量，以提高并行处理能力。
通过上述方法，可以显著提升Linux中HDFS的读写速度。不过，具体的优化策略需要根据实际的硬件配置、数据特性和应用场景来制定。