硬件選擇與配置
確保master節點（如NameNode、JournalNode）的配置（CPU、內存、磁盤）優于slave節點（如DataNode、TaskTracker），以承擔更重的元數據管理任務；優先使用SSD替代傳統機械硬盤，顯著提升HDFS的讀寫性能；根據集群規模和業務需求增加內存，尤其是NameNode和DataNode的內存，以處理更大規模的數據存儲和任務執行。
操作系統調優
調整系統參數以增加同時打開的文件描述符數量（fs.file-max，如設置為800000）和網絡連接數（net.core.somaxconn，如設置為32767），避免因資源限制導致任務失??；徹底關閉swap分區（通過sysctl vm.swappiness=0或修改/etc/fstab），防止Hadoop守護進程將數據交換到磁盤，嚴重影響性能；優化磁盤預讀取緩沖區大?。ㄊ褂?code>blockdev --setra命令），減少磁盤尋道時間，提升IO效率。
JVM參數調優
針對Hadoop版本調整JVM堆內存大?。ㄈ鏗adoop 2.x系列的NameNode內存可設置為服務器內存的3/4），避免內存溢出；選擇合適的垃圾回收器（如G1GC，通過-XX:+UseG1GC啟用）并優化其參數（如-XX:MaxGCPauseMillis=200），減少垃圾回收導致的停頓時間，提升JVM運行效率。
Hadoop配置參數調優
HDFS參數：根據數據規模調整NameNode的心跳并發數（dfs.namenode.handler.count，如設置為20*log2(集群節點數)），提升元數據管理能力；根據數據訪問特性調整塊大?。?code>dfs.block.size，如128MB或256MB），減少元數據數量并提高大文件處理效率；合理設置副本因子（dfs.replication，如生產環境常用3），平衡數據可靠性與存儲開銷。
YARN參數：根據集群內存資源調整NodeManager的資源分配（yarn.nodemanager.resource.memory-mb，如設置為物理內存的80%）、CPU核心數（yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores，如設置為物理核心數的80%）；合理設置Container的最小/最大內存分配（yarn.scheduler.minimum-allocation-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb），避免資源浪費或不足。
MapReduce參數：根據任務數據量調整Map/Reduce任務的內存上限（mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb）和CPU核心數（mapreduce.map.cpu.vcores、mapreduce.reduce.cpu.vcores）；優化Shuffle階段的環形緩沖區大?。?code>mapreduce.task.io.sort.mb，如100MB），減少磁盤IO次數；合理設置Reducer數量（mapreduce.job.reduces，如根據數據傾斜情況調整），提升并行處理能力。
數據壓縮技術
選擇高效的壓縮算法（如Snappy、LZO，通過io.compression.codecs參數配置），在保證壓縮比的同時降低CPU開銷；對MapReduce任務的中間結果（mapreduce.map.output.compress=true）和最終輸出（mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true）進行壓縮，減少網絡傳輸量和磁盤存儲開銷。
數據本地化優化
通過機架感知策略（dfs.network.script配置機架信息）提高數據本地化處理率，盡量讓任務在數據所在節點執行，減少網絡傳輸；合理設置副本策略（如將副本分布在不同機架），進一步提升數據本地化效率。
網絡優化
調整TCP/IP參數（如net.core.rmem_default、net.core.wmem_default，均設置為64MB），增大網絡緩沖區大小，提升數據傳輸效率；若網絡設備支持，啟用Jumbo幀（如MTU設置為9000），減少網絡包頭開銷，提高大文件傳輸速度。
性能監控與測試
使用Hadoop自帶的監控工具（如ResourceManager Web UI、NodeManager Web UI、JMX）實時監控集群資源使用情況（內存、CPU、磁盤IO、網絡帶寬）和任務執行狀態（任務耗時、失敗率）；定期使用Hadoop自帶測試工具（如hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-*-tests.jar TestDFSIO進行讀寫測試）驗證優化效果，根據監控結果調整參數。
