在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，数据完整性校验是通过计算和比较文件的校验和来实现的。HDFS使用一种称为“校验和”的机制来确保数据的完整性。以下是HDFS中进行数据完整性校验的步骤：
写入数据时，客户端会为每个数据块计算一个校验和。HDFS默认使用CRC32C算法计算校验和，但也可以配置为使用其他算法，如MD5或SHA-1。
客户端将数据和计算出的校验和一起发送给DataNode。DataNode接收到数据和校验和后，会将它们存储在本地磁盘上。
当客户端需要读取数据时，它会从DataNode请求数据块。DataNode将数据和校验和一起发送给客户端。
客户端接收到数据和校验和后，会重新计算数据块的校验和，并将其与接收到的校验和进行比较。如果两个校验和相同，则说明数据完整性得到了保证；如果不同，则说明数据在传输过程中出现了错误。
如果客户端检测到数据损坏，它会尝试从其他DataNode获取相同的数据块副本，并重新计算校验和。如果所有副本都损坏了，客户端将无法读取数据，并可能返回错误信息。
HDFS还支持数据节点之间的数据复制。当DataNode之间的数据块副本数量低于配置的副本因子时，HDFS会自动触发数据复制过程，以确保数据的可用性和完整性。
总之，HDFS通过计算和比较校验和来确保数据的完整性。这种方法可以在数据传输过程中检测到错误，并在必要时自动修复数据。