在CentOS上优化HDFS的CPU资源，可从系统配置、HDFS参数调优、资源调度及硬件层面入手，具体如下：
系统基础优化
HDFS参数调优
dfs.namenode.handler.count（NameNode的RPC线程数），提升元数据处理并发能力，建议设置为16-64，需结合集群规模调整。dfs.datanode.max.transfer.threads（DataNode的数据传输线程数），提高数据读写并行度，大集群可设置为4096-16384。dfs.blocksize（如128MB-256MB），大文件场景可增大块大小以减少元数据压力，提升CPU利用率。资源调度优化
Capacity Scheduler或Fair Scheduler合理分配CPU资源，避免资源争抢。例如，为高优先级任务分配更多CPU核心。yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores参数与节点实际CPU核心数匹配，避免资源浪费。硬件与系统级优化
监控与调优验证
注意：优化前需在测试环境验证，避免影响生产集群稳定性。具体参数需结合业务负载和硬件配置调整。
