在CentOS上优化HDFS（Hadoop分布式文件系统）的存储性能是一个复杂的过程，涉及硬件、系统配置、网络设置和HDFS参数调整等多个方面。以下是一个全面的优化方案：

硬件和系统配置优化

硬件升级：

使用高性能硬件：增加服务器的CPU、内存和存储容量，特别是使用SSD替代HDD以提高I/O性能。高速网络：采用高速网卡和交换机，确保充足的网络带宽（例如10Gbps或更高）。

系统内核参数优化：

调整单进程打开文件数限制：通过修改/etc/security/limits.conf和/etc/pam.d/login文件，增加用户可打开的最大文件数限制。优化TCP内核参数：编辑/etc/sysctl.conf文件，调整TCP连接相关参数，如net.ipv4.tcp_window_size、net.core.somaxconn等，以减少TIME_WAIT状态的连接占用资源。

HDFS配置优化

块大小调整：

根据实际工作负载调整HDFS块大小。较大的块大小有利于提升读取效率，但可能增加数据本地化难度。

副本数量调整：

根据可靠性和读取性能需求调整副本数量，需权衡存储成本。

数据本地化：

通过合理的数据分布和调度策略，提升数据本地性，尽量让计算任务在数据所在的节点上执行，减少网络传输。

使用压缩技术：

对数据进行压缩存储，减少存储空间的占用，同时也可以提高数据的传输和处理速度。

避免小文件：

尽量避免存储大量小文件，因为小文件会增加NameNode负载，降低系统整体性能。

集群扩展和维护

增加DataNode数量：

根据集群规模和工作负载需求，适当增加DataNode以提高性能。

定期维护：

执行HDFS的维护任务，如NameNode的快照、文件系统的平衡和数据完整性校验。

监控和调优

监控集群性能：

定期监控HDFS集群的性能指标，如块访问时间、复制延迟等，并根据需要进行调整。

使用监控工具：

如Ganglia、Prometheus等，监控HDFS的性能指标，及时发现和解决问题。

其他优化建议

启用短路读取：

通过设置dfs.client.read.shortcircuit为true来启用短路读取，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Hadoop性能。

数据分区：

根据数据访问模式对数据进行分区和桶，以提高查询性能。

在进行任何配置更改后，通常需要重启相应的Hadoop服务以使更改生效。此外，调优过程应该是一个持续的过程，需要根据实际的工作负载和环境不断地监控和调整配置。

通过上述优化措施，可以显著提升HDFS在CentOS上的性能，满足大数据处理的需求。