Hadoop分布式文件系統（HDFS）是Hadoop的核心組件之一，它被設計用來存儲大量數據，并且能夠在計算機集群中運行。HDFS通過以下幾種方式實現數據容錯：
數據復制（Replication）： HDFS通過數據復制來提供容錯能力。默認情況下，HDFS會將每個文件的數據塊復制三份，存儲在不同的節點上。這樣即使某個節點發生故障，數據也不會丟失，因為可以從其他節點上的副本中恢復。
數據塊放置策略（Block Placement Policy）： HDFS采用智能的數據塊放置策略來提高數據的可靠性和集群的負載均衡。例如，它盡量避免將一個文件的數據塊放在同一個機架的節點上，以防整個機架出現故障時導致數據丟失。
心跳檢測（Heartbeat and Blockreport）： HDFS的NameNode會定期接收來自DataNode的心跳信號，以監控節點的狀態。如果NameNode在一定時間內沒有收到某個DataNode的心跳，它會認為該節點已經失效，并開始復制該節點上的數據塊到其他節點，以保持設定的復制級別。
數據完整性檢查（Data Integrity Check）： HDFS支持對數據塊進行校驗和（checksum）計算，以確保數據的完整性。當客戶端讀取數據時，它可以驗證數據塊的校驗和，以確保數據在傳輸過程中沒有被損壞。
故障恢復（Fault Recovery）： 當檢測到節點故障時，HDFS會自動啟動故障恢復過程。這包括重新復制丟失的數據塊以及重新分配任務給健康的節點。
安全模式（Safe Mode）： 在HDFS啟動時，NameNode會進入安全模式，在這個模式下，它不會進行數據塊的復制或刪除操作，而是等待足夠數量的DataNode報告它們的存儲信息。一旦NameNode確定集群狀態穩定，它會退出安全模式，并開始正常的數據處理操作。
通過這些機制，HDFS能夠在硬件故障、網絡問題或其他意外情況下保持數據的可靠性和可用性。
