Hadoop中的HDFS（Hadoop Distributed FileSystem，Hadoop分布式文件系统）通过数据冗余存储来提供容错性和高可靠性。这种冗余存储是通过将数据分成固定大小的数据块，并将每个数据块的多个副本分散存储在不同的节点上来实现的。
具体来说，HDFS的默认冗余复制因子是3，这意味着每个数据块将被复制到集群中的3个不同的节点上。这种设计的原因主要有以下几点：
- 容错性：通过在多个节点上复制数据，HDFS可以容忍节点故障。如果某个节点发生故障，系统可以从其他节点获取同样的数据块进行恢复。
- 数据可靠性：通过多次复制数据，HDFS可以提供数据的可靠性。即使某些节点上的数据损坏或丢失，仍然可以从其他节点获取同样的数据块。
- 数据局部性：HDFS的设计目标之一是提高数据局部性。数据局部性指的是在计算过程中，尽可能将数据和计算任务放在同一个节点上，以减少网络传输的成本。通过将数据复制到多个节点，可以提高数据的局部性，从而减少数据的远程传输。
在HDFS中，数据的写入和读取过程都涉及到这些冗余的副本。例如，在写入数据时，客户端会首先向NameNode（HDFS的主节点）请求上传数据块的位置。NameNode会返回3个DataNode（HDFS的数据节点）的列表，然后客户端会通过这些DataNode将数据块写入并复制到这些节点上。
总的来说，Hadoop的节点冗余是HDFS实现容错性和高可靠性的关键机制之一。
