一、硬件层面优化
- 存储设备：使用SSD替代HDD，提升I/O性能。
- 内存与CPU：增加内存容量，确保NameNode和DataNode有足够内存处理元数据和数据；升级CPU以提升计算效率。
- 网络设备：采用高速网络（如10Gbps及以上），减少数据传输延迟。
二、配置参数调优
- 核心参数：
- 块大小：根据数据规模调整（如128M或256M），平衡存储与访问效率。
- 副本数：默认3副本，根据数据重要性调整，避免过度冗余。
- 并发处理：增大
dfs.namenode.handler.count（如200 - 500）和dfs.datanode.handler.count，提升请求处理能力。
- 内存管理：
- Hadoop 2.x：在
hadoop - env.sh中设置HADOOP_NAMENODE_OPTS调整NameNode内存。 - Hadoop 3.x：利用自动内存分配，通过
jmap监控并优化。
- 数据本地化：通过合理调度任务，使计算靠近数据存储节点，减少网络传输。
三、系统与集群优化
- 系统参数：
- 调整Linux内核参数，如增大
net.core.somaxconn、ulimit -n以支持更多并发连接。 - 禁用Transparent Huge Pages（THP），降低CPU开销。
- 集群管理：
- 避免小文件，通过合并小文件减少NameNode负载。
- 启用数据压缩（如Snappy、LZO），减少存储和传输开销。
- 定期执行
hdfs balancer平衡集群数据分布，避免单节点压力过大。
四、监控与验证
- 性能监控：使用HDFS自带工具（如
hdfs dfsadmin -report）或第三方工具监控集群状态，重点关注磁盘使用率、网络延迟、NameNode内存等指标。 - 压测验证：通过
TestDFSIO等工具模拟读写负载，验证优化效果并调整参数。
五、其他优化
- 多目录配置：在
hdfs - site.xml中为NameNode和DataNode配置多个存储目录，分散数据存储压力。 - 回收站管理：通过
fs.trash.interval设置回收站保留时间，避免误删数据无法恢复。
注意：每次修改配置后需重启Hadoop服务生效，建议先在测试环境验证优化方案，再逐步应用到生产环境。
