1.dfs.block.size
HDFS中的数据block大小，默认是64M，对于较大集群，可以设置为128或264M
2.dfs.datanode.socket.write.timeout
增加dfs.datanode.socket.write.timeout和dfs.socket.timeout两个属性的时间，避免出现IO超时
3.dfs.datanode.max.transfer.threads
增加datanode在进行文件传输过程中的最大线程数。默认值4096，可修改为8192
4.dfs.namenode.handler.count
NameNode中用于处理RPC调用的线程数,即指定NameNode 的服务器线程的数量。NameNode有一个工作线程池用来处理客户端的远程过程调用及集群守护进程的调用，处理程序数量越多意味着要更大的池来处理来自不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作）。 对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20，即20logN，N为集群大小。
果该值设的太小，明显的状况就是DataNode在连接NameNode的时候总是超时或者连接被拒绝，但NameNode的远程过程调用队列很大时，远程过程调用延时就会加大。症状之间是相互影响的，很难说修改dfs.namenode.handler.count就能解决问题，但是在查找故障时，检查一下该值的设置是必要的。如果前面的描述你仍然觉得很不清楚，可以看下面的python程序，假设我们大数据集群的大小为500台，那么我们可以直接看怎么计算应该设置合理值。
5.dfs.datanode.handler.count
数据节点的服务器线程数，默认为10。可适当增加这个数值来提升DataNode RPC服务的并发度。 在DataNode上设定,取决于系统的繁忙程度,设置太小会导致性能下降甚至报错。线程数的提高将增加DataNode的内存需求，因此，不宜过度调整这个数值。
6.dfs.namenode.avoid.read.stale.datanode
指示是否避免读取“过时”的数据节点（DataNode），这些数据节点（DataNode）的心跳消息在指定的时间间隔内未被名称节点（NameNode）接收。过时的数据节点（DataNode）将移动到返回供读取的节点列表的末尾。有关写入的类似设置，请参阅df.namenode.avoint.write.stale.datanode。默认值是flase，推荐设置为true。
7.dfs.namenode.avoid.write.stale.datanode
指示超过失效 DataNode 时间间隔 NameNode 未收到检测信号信息时是否避免写入失效 DataNode。写入应避免使用失效 DataNode，除非多个已配置比率 (dfs.namenode.write.stale.datanode.ratio) 的 DataNode 标记为失效。有关读取的类似设置，请参阅 dfs.namenode.avoid.read.stale.datanode。 默认值是flase，推荐设置为true。
8.fs.trash.interval
注：该配置底层文件在core-default.xml
垃圾桶检查点之间的分钟数。还可控制删除垃圾桶检查点目录后的分钟数。要禁用垃圾桶功能，请输入 0。 默认为禁用垃圾桶功能。为防止重要文件误删，可启用该特性。
用户经常会意外删除文件。HDFS支持回收站功能，这类似于大多数操作系统的回收站，当这个功能被启用，文件被移到用户的HDFS主目录中一个名为.Trash目录中，来保留被删除的文件，而不是立即彻底删除。fs.trash.interval定义.Trash目录下文件被永久删除前保留的时间。在文件被从HDFS永久删除前，用户可以自由地把文件从该目录下移出来并立即还原。默认值是0说明垃圾回收站功能是关闭的。
要清楚，回收站功能不是万能的，推迟删除意味着要文件所占据的空间仍不可用，除非它被永久删除。用户可以通过运行hadoop fs -expunge命令。或者干脆等待指定的时间来明确回收站清空。可以在hadoop fs -rm命令通过指定-skipTrash参数来跳过回收站从而立即删除文件。
