保障CentOS HDFS高可用性需从多角度着手配置与优化，以下是核心步骤与建议：
1. 设置机架感知功能
- 机架感知机制：HDFS的机架感知属于一种逻辑网络结构设计，用于划分节点的网络拓扑，保证数据高效写入及查询。通过设定机架详情，Hadoop在挑选DataNode时会尽力让数据块副本分布在不同机架中，以防机架间网络负载分布不均。
2. RAID存储配置应用
- RAID 1配置：针对NameNode和DataNode的操作系统与日志文件采用RAID 1配置可提供冗余，即使单个磁盘损坏，数据也不会丢失。
- JBOD模式：DataNode存储可使用JBOD模式，即把多个物理磁盘串连起来形成一个大的逻辑磁盘，便于扩展存储容量，不过要留意数据安全及备份事宜。
3. 多目录NameNode配置
- 多目录设置：将NameNode的本地目录设为多个，并且每个目录保存相同内容，这能为NameNode提供备份，增强可靠性，但这并非高可用方案。一旦NameNode所在节点失效，集群依然无法运作。
4. 多目录DataNode配置
- 多目录DataNode：DataNode同样可配置成多目录存放不同数据，解决磁盘空间受限问题。此方法不同于NameNode的多目录备份，却也能提升存储的灵活性与可靠性。
5. NameNode心跳与并发处理
- 心跳并发调整：NameNode配备有工作线程池，用以处理来自不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。适当配置线程数量有助于提升集群响应速度与可靠性。
6. 集群压力测试与性能监控
- 集群压力测试：通过集群压力测试来评估HDFS的读写性能，理解集群在各种负载条件下的表现，进而实施相应优化措施。
7. 回收站功能启用
- 回收站设置：激活回收站功能能避免误删文件，通过调节回收站时间和检查间隔，能更有效地管理已删除的文件。
8. 其他优化建议
- 内存配置：依据服务器内存状况合理规划NameNode和DataNode的内存分配，防止因内存不足引发性能下降。
- 网络配置：确保网络资源充裕，尤其是在执行写操作时，网络带宽往往是关键瓶颈之一。
借助上述配置与优化手段，能够大幅提升CentOS HDFS的高可用性，保障数据的安全与可靠。
