优化Hadoop在Linux的存储可从硬件、系统、Hadoop配置、数据管理及监控等方面入手，具体如下：
- 硬件优化
- 采用SSD替代HDD，提升I/O性能。
- 为NameNode分配更多内存，确保元数据处理效率。
- 增加CPU核心数，提高并行处理能力。
- 操作系统调优
- 禁用swap分区：设置
vm.swappiness=0。
- 调整文件描述符限制，避免因小文件过多导致资源不足。
- 挂载文件系统时使用
noatime参数，减少磁盘I/O。
- Hadoop配置优化
- 块大小调整：大文件（如视频）设为256MB，小文件或实时查询设为64MB-128MB。
- 副本数优化：根据数据重要性调整（默认3副本），可结合纠删码减少存储开销。
- 启用数据本地化调度，让计算任务靠近数据节点执行。
- 使用压缩算法（如Snappy、LZO）减少存储和传输开销。
- 数据管理优化
- 合并小文件，避免NameNode元数据压力过大。
- 定期清理无效数据，释放存储空间。
- 对冷数据归档，采用分层存储策略（如HAR文件）。
- 监控与调优
- 使用Ganglia、Prometheus等工具实时监控集群性能。
- 定期分析日志，定位性能瓶颈（如磁盘I/O、网络延迟）。
