Hadoop 服务器的 KPI 统计，用得好是真能省不少事儿。数据读写速度、CPU 利用率、内存使用这些指标，直接关系到你集群跑得顺不顺。你平时要是得盯着几百个节点跑任务，KPI 搞明白了，问题基本都能提前预警。
Maven 的依赖管理在 Hadoop 项目里也挺关键。以前我手动拉包搞得头大，现在用pom.xml统一管理，省心多了。还支持插件，打包部署都方便，适合多人协作。
要统计这些 KPI，其实手段蛮多的：Hadoop 自带 Web UI能看点基础信息，像任务运行状态、资源使用之类的。想要细一点的，可以搞点log parser日志。再专业一点？上Cloudera Manager或者Ambari，图表丰富，还能设置告警。
如果你爱折腾，写点脚本配合Prometheus和Grafana也不错，灵活性高。以前我就整了个 Python 脚本，每天定时采集，Grafana 一挂，啥瓶颈一眼看明白。
性能优化方面，多人一上来就想加机器，其实多时候是配置没调好。Map/Reduce 的内存分配、block size这些都影响性能。你得根据实际任务特性来调，光靠默认配置是不够的。
还有一点别忽略，资源调度策略也能帮你分担压力。像CapacityScheduler就适合资源共享多用户场景。任务写得好不好也重要，逻辑不优，配置再牛也白搭。
如果你手头正折腾 Hadoop 集群，KPI 别忽视，早点做好监控，后面省不少麻烦。Maven也别小看，用熟了能让你项目管理事半功倍。