在CentOS下优化Hadoop分布式文件系统（HDFS）的性能涉及多个方面，包括硬件配置、软件配置、数据本地性、缓存策略等。以下是一些具体的优化建议：
硬件配置和优化
- 增加内存容量：增加DataNode的内存可以提高数据缓存和网络传输的效率，NameNode也需要足够的内存以缓存整个文件系统的元数据。
- 提高CPU性能：使用多核CPU可以加速数据处理速度。
- 采用高性能的硬盘：对于NameNode而言，使用SSD可以提升元数据的读写速度；对于DataNode，可以使用SSD进行读写缓存或存储热点数据。
- 网络带宽优化：使用高速网络连接，并尽可能升级到万兆网络以减少数据传输时间。
软件配置优化
- 调整HDFS参数：
dfs.block.size：根据工作负载调整块大小，较大的块可以提高读取效率，但会增加数据本地化的难度。dfs.namenode.handler.count：增加该值可以提高并发处理能力。dfs.replication：设置合理的副本数量。dfs.datanode.handler.count：增加该值可以提高DataNode处理请求的并发能力。
- 使用高效的数据传输协议：优化NameNode RPC响应延迟，确保足够的网络带宽。
- 启用压缩技术：使用压缩技术减少存储空间和网络传输时间，但需考虑CPU开销。选择合适的压缩算法，如Snappy、LZO或Bzip2。
- 缓存策略：利用块缓存机制，通过合理设置缓存大小和策略来提高读取性能。
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。
其他优化措施
- 避免小文件：小文件会增加NameNode的负载，应通过合并小文件来减少NameNode的负担。
- 集群横向扩容：通过增加NameNode和DataNode来扩展集群，提高处理能力。
在进行性能优化时，建议根据具体的工作负载和环境进行调整，并通过压测等方法验证优化效果。