CentOS 大数据性能优化指南（从零开始提升 CentOS 上的大数据系统性能）

二、基础系统调优步骤

1. 关闭不必要的服务

减少后台进程可释放更多 CPU 和内存资源：

sudo systemctl stop cupssudo systemctl disable cupssudo systemctl mask cups  

2. 调整文件描述符限制

大数据应用（如 Hadoop）会同时打开大量文件，需提高系统限制：

# 编辑 limits.confsudo vi /etc/security/limits.conf# 添加以下内容（以 hadoop 用户为例）hadoop soft nofile 65536hadoop hard nofile 65536* soft nproc 65535* hard nproc 65535  

3. 优化 I/O 调度器

对于 SSD 或高性能磁盘，推荐使用 deadline 或 noop 调度器：

# 查看当前调度器cat /sys/block/sda/queue/scheduler# 临时设置为 deadlineecho deadline | sudo tee /sys/block/sda/queue/scheduler# 永久生效：编辑 /etc/default/grub，在 GRUB_CMDLINE_LINUX 中添加GRUB_CMDLINE_LINUX="... elevator=deadline"# 更新 grub 并重启sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfgsudo reboot  

三、Hadoop/Spark 专属调优建议

除了系统层优化，还需针对大数据框架本身进行配置。例如，在 CentOS Hadoop调优 中，应合理设置 YARN 内存分配、HDFS 块大小等参数。而在 Spark 中，则需关注 executor 内存、序列化方式等。

YARN 内存配置示例（yarn-site.xml）

<configuration>  <property>    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    <value>32768</value> <!-- 根据物理内存调整 -->  </property>  <property>    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>    <value>16384</value>  </property></configuration>  

四、监控与持续优化

使用工具如 htop、iostat、vmstat 监控系统资源，结合 Ganglia 或 Prometheus + Grafana 构建可视化监控体系。定期分析瓶颈，是实现 大数据系统性能 持续提升的关键。

五、总结

通过以上步骤，你已经掌握了在 CentOS 上进行 CentOS服务器优化 的核心方法。记住：性能调优不是一次性工作，而是一个“监控 → 分析 → 调整 → 验证”的循环过程。希望本教程能帮助你在大数据之路上走得更稳、更快！

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