Ubuntu HDFS（Hadoop Distributed File System）的存储原理主要基于以下几个关键组件和概念：
1. HDFS架构
HDFS采用主从（Master-Slave）架构，主要包括以下组件：
- NameNode：管理文件系统的元数据，包括文件名、权限、块信息等。
- Secondary NameNode：辅助NameNode，定期合并编辑日志和文件系统镜像，减轻NameNode的内存压力。
- DataNode：实际存储数据块的节点。
2. 数据存储
- 数据块（Block）：HDFS将大文件分割成多个固定大小的数据块（默认为128MB），并将这些块分布在不同的DataNode上。
- 副本机制：每个数据块通常会有多个副本（默认为3个），以提高数据的可靠性和容错性。副本可以分布在不同的机架上，以防止单个机架故障导致数据丢失。
3. 数据写入流程
- 客户端请求：客户端通过HDFS API发起写操作请求。
- NameNode协调：NameNode接收请求后，决定将数据块存储到哪些DataNode上，并返回这些DataNode的地址给客户端。
- 数据传输：客户端将数据块直接传输到指定的DataNode上。
- 确认写入：DataNode在接收到数据块后，向NameNode发送确认信息。NameNode在收到足够数量的确认后，更新文件系统的元数据。
4. 数据读取流程
- 客户端请求：客户端通过HDFS API发起读操作请求。
- NameNode查询：NameNode查询文件的元数据，确定数据块的位置。
- 数据传输：客户端直接从DataNode读取数据块。
5. 数据一致性
- 写时复制（Copy-on-Write）：在写入数据时，HDFS会先在内存中创建一个副本，然后再将数据写入磁盘。这样可以确保数据的一致性。
- 版本控制：NameNode维护文件的多个版本，客户端可以选择读取特定版本的文件。
6. 容错和恢复
- 心跳机制：DataNode定期向NameNode发送心跳信号，报告其状态和存储的数据块信息。
- 故障检测：NameNode通过心跳信号检测DataNode的故障，并重新分配故障节点上的数据块到其他健康的DataNode上。
- 数据恢复：当某个DataNode故障时，NameNode会从其他副本所在的DataNode上复制数据块，以恢复丢失的数据。
7. 扩展性
- 水平扩展：HDFS可以通过增加更多的DataNode来扩展存储容量。
- 负载均衡：NameNode会动态调整数据块的分布，以实现负载均衡。
8. 安全性
- 权限控制：HDFS支持基于用户和组的权限控制。
- 加密传输：数据在传输过程中可以进行加密，确保数据的安全性。
通过上述机制，HDFS能够在分布式环境中提供高可靠性和高吞吐量的数据存储服务。