Mục tiêu chính của HDFS Tính sẵn sàng cao là:

Trong Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System), yếu tố sao chép mặc định là 3. Điều này có nghĩa là mỗi khối dữ liệu sẽ được sao chép thành 3 bản và lưu trữ trên các DataNode khác nhau trong cluster. Việc sao chép này giúp đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu, vì nếu một DataNode bị lỗi, dữ liệu vẫn có thể được truy cập từ các bản sao khác.

Trong chế độ phân phối giả lập (pseudo-distributed mode) của Hadoop, tất cả các tiến trình Hadoop (NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, v.v.) chạy trên cùng một máy. Vì chỉ có một bản sao dữ liệu duy nhất được lưu trữ trên hệ thống, hệ số sao chép (replication factor) được đặt thành 1. Điều này có nghĩa là mỗi khối dữ liệu chỉ có một bản sao duy nhất.

Trong HDFS (Hadoop Distributed File System), quy trình đọc dữ liệu diễn ra như sau:

1. Máy khách liên hệ NameNode: Đầu tiên, máy khách liên hệ với NameNode để yêu cầu vị trí của các khối dữ liệu tạo nên tệp mà nó muốn đọc. NameNode chứa siêu dữ liệu về hệ thống tệp, bao gồm vị trí của các khối dữ liệu trên các DataNode.
2. NameNode cung cấp vị trí khối: NameNode trả về danh sách các DataNode chứa các khối dữ liệu cần thiết.
3. Máy khách liên hệ DataNode: Sau khi nhận được danh sách các DataNode từ NameNode, máy khách sẽ liên hệ trực tiếp với các DataNode này để lấy dữ liệu.

Như vậy, máy khách lấy *vị trí* các khối dữ liệu từ NameNode, nhưng thực tế *dữ liệu* được lấy trực tiếp từ các DataNode. Do đó, phương án D là không chính xác vì máy khách không lấy dữ liệu từ NameNode. Phương án C cũng không chính xác vì máy khách cuối cùng sẽ lấy dữ liệu từ DataNode.

Phương án B chính xác ở chỗ, DataNode lưu trữ dữ liệu thực tế, do đó máy khách lấy vị trí khối dữ liệu và sau đó lấy dữ liệu đó từ DataNode. Phương án A không đầy đủ, vì NameNode chỉ cung cấp thông tin vị trí khối chứ không chứa dữ liệu.