一、硬件層面優化
- 存儲設備：使用SSD替代HDD，提升I/O性能。
- 內存與CPU：增加內存容量，確保NameNode和DataNode有足夠內存處理元數據和數據；升級CPU以提升計算效率。
- 網絡設備：采用高速網絡（如10Gbps及以上），減少數據傳輸延遲。
二、配置參數調優
- 核心參數：
- 塊大小：根據數據規模調整（如128M或256M），平衡存儲與訪問效率。
- 副本數：默認3副本，根據數據重要性調整，避免過度冗余。
- 并發處理：增大
dfs.namenode.handler.count（如200 - 500）和dfs.datanode.handler.count，提升請求處理能力。
- 內存管理：
- Hadoop 2.x：在
hadoop - env.sh中設置HADOOP_NAMENODE_OPTS調整NameNode內存。
- Hadoop 3.x：利用自動內存分配，通過
jmap監控并優化。
- 數據本地化：通過合理調度任務，使計算靠近數據存儲節點，減少網絡傳輸。
三、系統與集群優化
- 系統參數：
- 調整Linux內核參數，如增大
net.core.somaxconn、ulimit -n以支持更多并發連接。
- 禁用Transparent Huge Pages（THP），降低CPU開銷。
- 集群管理：
- 避免小文件，通過合并小文件減少NameNode負載。
- 啟用數據壓縮（如Snappy、LZO），減少存儲和傳輸開銷。
- 定期執行
hdfs balancer平衡集群數據分布，避免單節點壓力過大。
四、監控與驗證
- 性能監控：使用HDFS自帶工具（如
hdfs dfsadmin -report）或第三方工具監控集群狀態，重點關注磁盤使用率、網絡延遲、NameNode內存等指標。
- 壓測驗證：通過
TestDFSIO等工具模擬讀寫負載，驗證優化效果并調整參數。
五、其他優化
- 多目錄配置：在
hdfs - site.xml中為NameNode和DataNode配置多個存儲目錄，分散數據存儲壓力。
- 回收站管理：通過
fs.trash.interval設置回收站保留時間，避免誤刪數據無法恢復。
注意：每次修改配置后需重啟Hadoop服務生效，建議先在測試環境驗證優化方案，再逐步應用到生產環境。
