HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个高度容错的分布式文件系统，设计用于在大量廉价硬件上运行，并提供高吞吐量的数据访问。Ubuntu是Linux操作系统的一个发行版，它可以用来部署HDFS集群。
HDFS的数据存储原理主要包括以下几个方面：
数据分块：HDFS将大文件分割成多个小数据块（默认大小为128MB或256MB），并将这些块分散存储在集群的多个节点上。这样做的好处是可以并行处理数据，提高数据处理速度。
数据复制：为了保证数据的可靠性和容错性，HDFS会对每个数据块进行多份副本存储（默认副本数为3）。这些副本会被存储在不同的节点上，以防止单点故障导致的数据丢失。
数据本地化：HDFS尽量将计算任务调度到数据所在的节点上执行，以减少网络传输的开销。这种策略称为数据本地化，它可以显著提高数据处理的效率。
NameNode和DataNode：HDFS采用主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的元数据，如文件名、权限、块信息等。DataNode负责实际存储数据块。客户端通过与NameNode通信来获取文件的元数据信息，然后直接与DataNode进行数据读写操作。
数据一致性：HDFS通过版本控制和校验和机制来保证数据的一致性。当客户端写入数据时，HDFS会为每个数据块生成一个校验和。在读取数据时，客户端会验证校验和以确保数据的完整性。
容错与恢复：当某个DataNode发生故障时，HDFS会自动从其他节点复制数据块副本以替换丢失的数据。此外，HDFS还支持数据恢复功能，可以在数据损坏或丢失时自动修复。
总之，HDFS的数据存储原理主要依赖于数据分块、数据复制、数据本地化、主从架构以及容错与恢复机制，以实现高可靠性、高吞吐量的分布式数据存储。