Linux下HDFS网络传输优化策略
hadoop-env.sh设置HADOOP_NAMENODE_OPTS参数），加快元数据处理速度。/etc/sysctl.conf文件，增大TCP缓冲区（如net.core.rmem_max=16777216、net.core.wmem_max=16777216），优化TCP窗口大小（如net.ipv4.tcp_rmem="4096 87380 16777216"、net.ipv4.tcp_wmem="4096 65536 16777216"），启用TCP快速打开（echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_fastopen），减少握手延迟；调整TCP连接数（如net.ipv4.ip_local_port_range="1024 65535"、net.core.somaxconn=65535）和TIME_WAIT状态保持时间（net.ipv4.tcp_fin_timeout=30），提升并发处理能力；启用多队列网卡（ethtool -A eth0 on）和RPS/RFS（接收包分流/接收流分流），将网络中断均衡分配到多个CPU核心，提高吞吐量。ulimit -n 65535命令临时提高文件描述符限制，或在/etc/security/limits.conf中永久设置，避免因连接数过多导致资源耗尽。dfs.blocksize参数（如从默认128MB增大至256MB或512MB），增大块大小可减少NameNode负载和网络传输次数，适合大文件处理；若为小文件较多场景，可适当减小块大小，但会增加元数据压力。dfs.replication参数（默认3），非关键数据可降低至2以减少网络传输和存储成本；关键数据可保持3或更高，确保容错性。mapreduce.job.locality.wait参数（如设置为300000毫秒，即5分钟）设置等待时间，让计算任务优先在数据所在节点执行，减少跨节点网络传输；若等待超时仍未找到本地数据，再调度至其他节点。dfs.namenode.handler.count（如100）和dfs.datanode.handler.count（如100）参数值，提升NameNode处理DataNode心跳和客户端请求的并发能力；增大dfs.datanode.max.transfer.threads（如4096），提高DataNode数据传输并发度。core-site.xml或MapReduce配置中设置io.compression.codecs参数（如org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec），使用Snappy等快速压缩算法，减少网络传输数据量（通常可压缩至原大小的30%-50%），虽然会增加CPU开销，但整体提升传输效率。hdfs balancer工具定期均衡集群数据分布，避免数据倾斜导致部分节点成为热点；根据数据访问模式调整数据放置策略（如热数据集中在高性能节点），减少网络传输次数。dfs.client.read.shortcircuit参数），允许客户端直接从多个DataNode并行读取同一数据块，降低总体读取时间。iftop、nload、iptraf等工具实时监控网络带宽使用情况，识别瓶颈节点（如某台DataNode的网络利用率过高）；通过Hadoop自带的Metrics系统（如Ganglia、Prometheus）跟踪NameNode、DataNode的网络指标（如传输延迟、吞吐量）。
