在CentOS系统下优化HDFS任务调度，可以从多个方面入手，包括调度器配置、存储策略优化、系统参数调整以及硬件I/O优化等。以下是具体的优化方法：
HDFS调度器配置
- FIFO（先进先出）：按照作业提交的顺序执行任务，简单易用，但容易造成资源饥饿。
- Capacity Scheduler：适合多租户环境，保证资源公平分配。
- Fair Scheduler：在资源公平性和效率之间取得平衡，根据队列的资源需求和作业的历史资源使用情况进行资源分配。
HDFS存储策略优化
通过在hdfs-site.xml文件中启用存储策略功能（设置dfs.storage.policy.enabled参数为true），根据数据重要性和访问频率选择合适的策略（如HOT、WARM和COLD），将不同热度的数据存储在不同类型的存储介质上，提升整体效率。
系统参数调整
- 内存与CPU优化：根据集群规模和负载调整NameNode和DataNode的内存配置。
- 网络优化：优化网络参数，例如降低TCP延迟，增大接收和发送缓冲区大小，从而提升数据传输速度。
硬件和I/O优化
- 硬件升级：使用SSD等高性能存储设备，大幅提升读写速度。
- I/O调度器配置：配置硬盘I/O调度器（如CFQ、Deadline、NOOP和BFQ等），根据不同应用场景优化I/O性能。
监控与日志管理
- 性能监控：利用Hadoop自带的监控工具（如HDFS Web UI和YARN Resource Manager UI）监控集群性能和资源使用情况。
- 定期进行性能和负载测试，及时发现并解决性能瓶颈。
在进行任何配置更改之前，建议先停止HDFS服务，以避免配置更改时的不一致状态。确保将更改后的配置文件同步到所有DataNode和Secondary NameNode上。
需要注意的是，性能调优是一个持续迭代的过程，需要根据实际情况不断调整和优化。