在centos上配置与优化hadoop分布式文件系统（hdfs）的资源调度包含多个环节及策略。以下是一些核心的优化方向：
资源调度方式的选择
- FIFO（First-In-First-Out）：此模式以任务提交顺序为基础处理请求，实现简便，但可能会降低资源使用效率。
- Capacity Scheduler：为各应用程序指定固定资源量，适合资源需求明确的工作负载。
- Fair Scheduler：平衡资源利用与公正性，能够依据不同应用的需求分配差异化的资源比例。
YARN资源调度器的设置
于yarn-site.xml内配置ResourceManager与NodeManager相关选项，包括资源池划分、调度机制等。若采用Capacity Scheduler，则需在此文档里定义队列的规模及其资源分派准则。
系统监控与调控
借助HDFS提供的命令行工具或Web端口来追踪集群运行状况。持续观察HDFS集群的关键性能数据，比如数据块分布、节点压力等，并适时作出相应改动。
进一步提升效率的建议
- 数据本地化：促使运算任务于存储数据的节点执行，从而减少跨网段的数据移动。
- 硬件升级：扩充节点数目、启用SSD技术、改善网络架构。
- 参数微调：参照集群总内存容量以及任务所需的内存大小，精细调节MapReduce与YARN的内存配置。
通过以上手段，可在CentOS环境中高效地构建与操控HDFS资源调度，保障系统的可靠性、运作效能及稳定程度。值得注意的是，鉴于各类业务场景存在独特性，实际运用时应结合实际情况灵活调整方案。
