在CentOS上优化Hadoop分布式文件系统（HDFS）的存储效率是一个复杂的过程，涉及多个方面的调整。以下是一些关键的优化方法：
硬件选择与配置
- 使用高速磁盘：如SSD，以提高I/O性能。
- 增加内存：为NameNode和DataNode分配更多内存，以缓存数据和元数据。
- 高速网络：使用10Gbps或更高的网络设备，以提高数据传输速度。
配置参数调整
- 调整块大小：根据工作负载调整块大小，较大的块可以提高读取效率，但可能增加数据本地化的难度。
- 副本数量：根据数据的重要性和访问频率调整副本数量，以平衡可靠性和存储成本。
- 启用短路读取：通过设置
dfs.client.read.shortcircuit为true，启用短路读取，以减少网络延迟。
- 禁用THP：禁用Transparent Huge Pages（THP）功能，以避免增加CPU占用率并影响性能。
数据压缩
- 选择合适的压缩算法：如Snappy、LZO或Bzip2，根据数据类型和工作负载选择合适的压缩算法。
- 压缩数据块：对HDFS中的数据块进行压缩，以减少存储空间的占用。
数据本地性
- 增加DataNode数量：使数据块尽可能存储在客户端附近，减少网络传输开销。
- 数据放置策略：通过配置
dfs.datanode.data.local.limit参数，限制数据本地化的最大距离。
监控和调优
- 定期监控：使用工具如Ganglia、Prometheus等定期检查存储使用情况，及时发现并解决问题。
- 压力测试：进行集群压测，测试HDFS的读写性能，根据测试结果进行相应的调整。
其他优化建议
- 避免小文件：小文件会增加NameNode负载，影响性能，应尽量避免。
- 数据归档：将不常访问的数据归档到低成本的存储介质上，如Hadoop Archive (HAR)文件。
- 使用纠删码：对于Hadoop 3.x及以上版本，可以使用纠删码技术来减少冗余，降低成本，同时保持较高的数据可靠性。
在进行上述优化措施时，建议先在测试环境中验证优化效果，确保不会对生产环境造成不必要的影响，并且需要持续监控服务器的运行状态，以便及时发现并解决可能出现的问题。
