在CentOS上优化Hadoop分布式文件系统（HDFS）的存储空间，可以采取以下几种策略：

调整块大小：

默认情况下，HDFS的块大小为128MB，可以根据实际情况调整块大小，以提高读写性能。较大的块可以提高读取效率，但可能增加数据冗余的开销。

增加副本数量：

提高数据可靠性，但会增加存储成本。可以根据数据的重要性和访问频率来调整副本数量。

避免小文件：

小文件会加重NameNode的负担，影响性能。可以通过合并小文件来减少NameNode的负担。

使用压缩技术：

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。例如，使用Snappy或Gzip等压缩算法。

数据本地性：

优先在本地节点读取数据，减少网络传输的开销。通过增加DataNode数量，使数据块尽可能存储在客户端附近。

使用高性能硬件：

使用高性能的硬件设备，如SSD硬盘和高速网络，可以提高数据的读写速度。

RAID配置：

使用RAID技术（如RAID 10）来提高存储效率和性能。RAID 10结合了RAID 0和RAID 1的优点，提供了高读写性能和冗余。

LVM和JBOD：

使用LVM（逻辑卷管理）或JBOD（Just a Bunch of Disks）来管理磁盘空间，可以提高存储灵活性和利用率。

数据生命周期管理：

设置数据保留期限，定期清理不再需要的数据块，以释放存储空间。

监控和调优：

使用工具如Ganglia、Prometheus等监控HDFS集群的性能指标，如块读取时间、数据本地性等，并根据需要进行调整。

操作系统级别的优化：

优化文件系统，推荐使用XFS文件系统，它比EXT4有更好的性能和扩展性。调整Linux文件系统的预读缓冲区大小，以提高顺序文件的读性能。

通过上述优化措施，可以显著提升HDFS在CentOS上的存储性能和效率。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实施优化措施时，应根据具体情况进行调整和测试。