Ubuntu上的Hadoop数据存储机制主要通过其分布式文件系统（HDFS）来实现。HDFS是Hadoop的核心组件之一，专门设计用于存储大规模数据集，并且能够在廉价的硬件上运行。以下是Hadoop数据存储机制的主要组成部分和工作流程：
HDFS的数据存储机制
- 数据块（Block）：HDFS将文件分割成固定大小的数据块进行存储。默认情况下，每个数据块的大小是128MB，但可以根据需要进行调整。
- NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件到数据块的映射关系。它存储所有的元数据信息，如文件结构、文件块的位置等。
- DataNode：DataNode是实际存储数据的地方。它们根据NameNode的指令进行数据的创建、删除和复制等操作。
- 副本机制：为了提高数据的可靠性和容错性，HDFS为每个数据块存储多个副本（默认为3个副本）。这些副本分布在不同的DataNode上，以防止单点故障。
- Secondary NameNode：Secondary NameNode并不是NameNode的热备节点，它的主要作用是定期合并NameNode的元数据快照（namespace image和edit log），以防止edit log过大，并在必要时用于恢复NameNode。
数据存储流程
- 数据上传：客户端将文件上传到HDFS时，首先与NameNode通信，NameNode会记录文件的元数据信息。
- 数据分块：客户端将文件分割成多个块，并将这些块分布到不同的DataNode上存储。
- 数据复制：为了确保数据的可靠性，HDFS会对每个数据块创建多个副本，通常默认配置是每个块有三个副本，分别存储在不同的DataNode上。
- 数据存储：DataNode接收数据块并将其存储在本地磁盘上，同时向NameNode报告存储情况。
存储优势
- 高可靠性：通过数据块的多个副本，Hadoop确保了数据的容错性。
- 高扩展性：Hadoop可以在廉价的硬件集群上运行，并且可以轻松地扩展到数千个节点。
- 高吞吐量：适合大数据集的批量处理，提供了高吞吐量的数据访问。
- 低成本：利用商用硬件，降低了整体的存储成本。
以上就是Ubuntu环境下Hadoop数据的存储方式和相关信息。