以下是Debian上Hadoop性能调优的关键技巧：

硬件与系统基础优化

• 硬件配置：确保主节点（NameNode等）配置高于从节点，使用SSD提升I/O性能。
• 操作系统调优：
  • 增加文件描述符限制（/etc/security/limits.conf）和网络连接数。
  • 关闭swap分区，避免内存数据交换影响性能。
  • 使用EXT4/XFS文件系统，调整预读缓冲区大小。

Hadoop核心参数优化

• HDFS参数：
  • 调整块大小（dfs.block.size，通常128MB-256MB，大文件场景可更大）。
  • 合理设置副本数（dfs.replication，根据数据重要性选择3-5份）。
  • 增加NameNode处理线程数（dfs.namenode.handler.count）。
• YARN参数：
  • 按需分配内存和CPU资源（yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb）。
  • 选择合适的调度器（如容量调度器），调整最小/最大资源分配。
• MapReduce参数：
  • 优化Map/Reduce任务内存（mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb）。
  • 启用Map输出压缩（mapreduce.map.output.compress）减少网络传输。
  • 调整Shuffle缓冲区大小（mapreduce.task.io.sort.mb）。

JVM与垃圾回收优化

• 选择G1或并行GC（-XX:+UseG1GC），减少GC停顿。
• 合理设置堆内存（-Xms和-Xmx，建议设置为相同值避免动态调整）。
• 监控GC日志，调整新生代/老年代比例（-XX:NewRatio）。

性能监控与调优工具

• 使用Hadoop自带工具（如TestDFSIO、Web UI、JMX）监控集群状态。
• 通过Ganglia、Nagios等工具监控系统资源使用情况，定位瓶颈。

其他优化技巧

• 数据本地化：尽量将数据存储在计算节点本地，减少网络传输。
• Combiner使用：在Map阶段后使用Combiner减少Reduce输入数据量。
• 代码优化：避免冗余数据处理，复用对象，减少内存占用。

注意：所有参数调整需结合实际硬件配置和业务负载，修改后需通过压力测试验证效果。