Ubuntu下优化HDFS作业调度可从硬件、系统、HDFS参数、调度策略及监控等方面入手，具体如下：
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硬件优化
- 使用SSD提升I/O性能。
- 增加内存，确保NameNode和DataNode有足够内存处理元数据和数据块。
- 采用高速网络设备（如10Gbps+），减少数据传输延迟。
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系统参数优化
- 调整内核参数（如
vm.swappiness、ulimit -n），优化内存和文件句柄使用。
- 选择合适的I/O调度器（如Deadline、NOOP），通过
/sys/block/{device}/queue/scheduler设置。
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HDFS配置优化
- 块大小与副本：根据数据访问模式调整
dfs.blocksize（如256M），平衡存储与元数据压力；根据数据重要性设置dfs.replication（热数据可降低副本数）。
- 启用特性：通过
dfs.storage.policy.enabled=true设置存储策略（如HOT/WARM/COLD），将数据存放在合适存储介质。
- 并行处理：增加
dfs.namenode.handler.count和dfs.datanode.handler.count，提升并发处理能力。
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调度策略优化
- 选择合适调度器：
- Capacity Scheduler：适合多租户，按队列分配资源。
- Fair Scheduler：平衡资源分配，避免饥饿。
- 启用数据本地化调度，优先在数据所在节点执行任务，减少网络传输。
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监控与调优
- 使用Hadoop自带工具（如HDFS Web UI、YARN ResourceManager UI）监控集群状态，分析资源使用和作业延迟。
- 定期分析日志，定位性能瓶颈（如小文件过多、网络拥塞等）。
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其他优化
- 启用数据压缩（如Snappy、LZO），减少存储和传输开销。
- 避免小文件，通过合并小文件降低NameNode负载。
- 定期升级Hadoop版本，利用新特性优化性能。
实施前建议在测试环境验证配置效果，根据实际负载动态调整参数。