1. 校验和机制（核心数据完整性验证手段）
Hadoop通过校验和（Checksum）机制检测数据在传输、存储过程中的损坏。写入数据时，客户端为每个数据块（默认512字节）计算CRC-32C校验和，将校验和与数据一起存储为隐藏的.crc文件（如file.txt对应.file.txt.crc）；读取数据时，客户端重新计算数据块的校验和，与存储的校验和比对，若不一致则判定数据损坏。DataNode后台运行DataBlockScanner进程，定期（默认21天）扫描存储的所有数据块，验证校验和并向NameNode报告损坏块，确保长期存储的数据完整性。
2. 数据复制与冗余（容错与恢复基础）
HDFS采用多副本机制（默认3副本）存储数据块，将副本分布在不同节点。当某节点的数据块损坏或节点故障时，NameNode会自动从其他健康节点复制副本，替换损坏的块，确保数据的可用性和一致性。副本机制不仅能应对节点故障，还能在数据读取时通过多副本比对进一步验证完整性。
3. 传输过程完整性保护
数据在客户端与DataNode之间传输时，Hadoop使用SSL/TLS协议加密传输通道，防止数据被拦截或篡改。同时，客户端写入数据时，会将数据及其校验和发送到由多个DataNode组成的Pipeline（管线），Pipeline中最后一个DataNode负责验证校验和，确保传输过程中数据未被修改。
4. 数据块定期扫描与修复
DataNode的后台进程DataBlockScanner定期（默认21天）扫描本地存储的所有数据块，验证校验和。若发现损坏块，DataNode会向NameNode报告，NameNode将该块标记为“已损坏”，停止向其分配读取请求，并从其他副本节点复制健康块到当前节点，替换损坏块。此机制能有效应对硬件老化、位衰减等导致的长期数据损坏。
5. 日志记录与监控（问题追踪与早期预警）
HDFS记录所有与数据完整性相关的操作日志（如校验和验证失败、损坏块修复、副本复制等），管理员可通过日志追踪数据完整性问题的发生时间、节点及原因。同时，通过NameNode监控界面或第三方工具（如Cloudera Manager、Ambari）实时监控集群健康状态，设置告警规则（如损坏块数量超过阈值），提前预警潜在问题。
6. 安全配置与管理（预防人为或配置错误）
通过调整HDFS配置参数优化数据完整性保障：
dfs.bytes.per.checksum：设置每个校验和对应的字节数（默认512字节），可根据数据块大小调整，平衡存储开销与检测精度；dfs.namenode.replication.min：设置副本复制的最小数量（默认1），确保副本数量满足容错要求；