硬件选择与配置
确保master节点（如NameNode、JournalNode）的配置（CPU、内存、磁盘）优于slave节点（如DataNode、TaskTracker），以承担更重的元数据管理任务；优先使用SSD替代传统机械硬盘，显著提升HDFS的读写性能；根据集群规模和业务需求增加内存，尤其是NameNode和DataNode的内存，以处理更大规模的数据存储和任务执行。
操作系统调优
调整系统参数以增加同时打开的文件描述符数量（fs.file-max，如设置为800000）和网络连接数（net.core.somaxconn，如设置为32767），避免因资源限制导致任务失败；彻底关闭swap分区（通过sysctl vm.swappiness=0或修改/etc/fstab），防止Hadoop守护进程将数据交换到磁盘，严重影响性能；优化磁盘预读取缓冲区大小（使用blockdev --setra命令），减少磁盘寻道时间，提升IO效率。
JVM参数调优
针对Hadoop版本调整JVM堆内存大小（如Hadoop 2.x系列的NameNode内存可设置为服务器内存的3/4），避免内存溢出；选择合适的垃圾回收器（如G1GC，通过-XX:+UseG1GC启用）并优化其参数（如-XX:MaxGCPauseMillis=200），减少垃圾回收导致的停顿时间，提升JVM运行效率。
Hadoop配置参数调优
HDFS参数：根据数据规模调整NameNode的心跳并发数（dfs.namenode.handler.count，如设置为20*log2(集群节点数)），提升元数据管理能力；根据数据访问特性调整块大小（dfs.block.size，如128MB或256MB），减少元数据数量并提高大文件处理效率；合理设置副本因子（dfs.replication，如生产环境常用3），平衡数据可靠性与存储开销。
YARN参数：根据集群内存资源调整NodeManager的资源分配（yarn.nodemanager.resource.memory-mb，如设置为物理内存的80%）、CPU核心数（yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores，如设置为物理核心数的80%）；合理设置Container的最小/最大内存分配（yarn.scheduler.minimum-allocation-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb），避免资源浪费或不足。
MapReduce参数：根据任务数据量调整Map/Reduce任务的内存上限（mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb）和CPU核心数（mapreduce.map.cpu.vcores、mapreduce.reduce.cpu.vcores）；优化Shuffle阶段的环形缓冲区大小（mapreduce.task.io.sort.mb，如100MB），减少磁盘IO次数；合理设置Reducer数量（mapreduce.job.reduces，如根据数据倾斜情况调整），提升并行处理能力。
数据压缩技术
选择高效的压缩算法（如Snappy、LZO，通过io.compression.codecs参数配置），在保证压缩比的同时降低CPU开销；对MapReduce任务的中间结果（mapreduce.map.output.compress=true）和最终输出（mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true）进行压缩，减少网络传输量和磁盘存储开销。
数据本地化优化
通过机架感知策略（dfs.network.script配置机架信息）提高数据本地化处理率，尽量让任务在数据所在节点执行，减少网络传输；合理设置副本策略（如将副本分布在不同机架），进一步提升数据本地化效率。
网络优化
调整TCP/IP参数（如net.core.rmem_default、net.core.wmem_default，均设置为64MB），增大网络缓冲区大小，提升数据传输效率；若网络设备支持，启用Jumbo帧（如MTU设置为9000），减少网络包头开销，提高大文件传输速度。
性能监控与测试
使用Hadoop自带的监控工具（如ResourceManager Web UI、NodeManager Web UI、JMX）实时监控集群资源使用情况（内存、CPU、磁盘IO、网络带宽）和任务执行状态（任务耗时、失败率）；定期使用Hadoop自带测试工具（如hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-*-tests.jar TestDFSIO进行读写测试）验证优化效果，根据监控结果调整参数。
