在Linux中，HDFS（Hadoop Distributed File System）的延迟问题可能是由多种原因导致的。以下是一些建议和解决方案：
网络问题：检查网络连接和带宽，确保集群中的所有节点之间的通信畅通。可以使用ping和traceroute命令检查网络延迟。
硬件问题：检查集群中所有节点的硬件配置，包括CPU、内存、磁盘等。确保它们满足HDFS的需求，并根据需要进行升级。
HDFS配置优化：调整HDFS的配置参数以减少延迟。例如，可以增加dfs.replication的值以提高数据可靠性，或者调整dfs.namenode.handler.count和dfs.datanode.handler.count以提高处理能力。
资源管理：使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）对集群资源进行更有效的管理。YARN可以根据应用程序的需求动态分配资源，从而降低延迟。
数据本地化：尽量让数据处理任务在数据所在的节点上执行，以减少数据传输的延迟。可以通过调整YARN的资源调度策略来实现这一点。
并行度：增加MapReduce任务的并行度，以便同时处理更多的数据。可以通过调整mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces参数来实现。
数据压缩：对存储在HDFS中的数据进行压缩，以减少数据传输的延迟。可以使用Hadoop支持的压缩格式，如Snappy、LZO等。
监控和调试：使用Hadoop提供的监控工具（如Ambari、Ganglia等）来监控集群的性能，并根据监控数据进行调试和优化。
升级Hadoop版本：如果可能的话，升级到较新的Hadoop版本，因为新版本通常包含性能改进和bug修复。
通过以上方法，可以尝试解决Linux中HDFS的延迟问题。需要注意的是，每个集群的具体情况可能不同，因此可能需要根据实际情况进行调整和优化。