Hadoop在Linux环境的优化可从硬件、系统、配置、资源管理等多方面入手，具体如下：
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硬件优化
- 采用SSD替代HDD，提升I/O性能。
- 增加内存，尤其是NameNode、DataNode等关键节点的内存配置。
- 配备多核CPU，提高并行处理能力。
- 使用高速网络设备（如10Gbps NIC），优化网络延迟。
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操作系统调优
- 增大文件描述符上限：
ulimit -n 65536。
- 调整内核参数：
net.core.somaxconn=2048（增大socket监听队列）。vm.swappiness=0（减少swap使用）。
- 关闭THP（Transparent Huge Pages）功能。
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Hadoop配置优化
- HDFS参数：
- 调整块大小（如从128MB增至256MB，适用于大文件场景）。
- 合理设置副本数（默认3份，根据数据重要性调整）。
- MapReduce参数：
- 增大Map/Reduce任务内存：
mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb。
- 启用压缩（如Snappy、LZO）减少I/O和网络传输。
- 使用Combiner减少中间数据量。
- YARN参数：
- 配置资源队列和调度器（如Capacity Scheduler），合理分配CPU/内存资源。
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数据与任务优化
- 数据本地化：尽量将计算任务调度到数据所在节点，减少网络传输。
- 数据分区与分片：均匀分布数据，避免热点节点。
- 小文件处理：合并小文件为SequenceFile或Parquet格式。
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监控与维护
- 使用Ganglia、Prometheus等工具实时监控集群状态。
- 定期清理日志和无用数据，避免磁盘空间不足。
- 更新Hadoop至最新稳定版本，获取性能优化和bug修复。
具体优化方案需结合集群规模、业务负载及硬件环境调整，建议通过压力测试验证效果。
