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一：总结注意点：
到现在为止学习到的角色：三个NameNode、SecondaryNameNode、DataNode
1.存储的是每一个文件分割存储之后的元数据信息。具体的信息有：
2.而且NameNode的存储是内存存储的，不会有和磁盘的数据交换的过程，这样的话提高了整体的集群的效率,但是这个数据都是需要持久化的，因为不持久化的话，数据是不安全的，加假如哪一天hadoop集群中的NameNode那台服务器挂了的话，里面的元数据如果只是存储在内存中的就全部的丢失了，这样会导致所有的DataNode中的块数据都会报废掉，因为都不知道哪个结点的那个块是属于原始存储的哪个文件了，所以nameNode中会有一个元数据持久化的过程。
具体的持久化过程：在集群format也就是搭建的过程中，会产生一个fsimage，之后在启动集群之后，会根据客户端的指令，产生一个edits log文件，之后集群系统会有机制去限制edits log文件的大小，不超过某个可以我们规定的大小，每天HDFSClient客户端发送指令的时候，edits log日志文件都会记录，直到达到系统中的checkpoint点，NameNode会将edits log文件和fsimage交给SecondaryNameNode去将两者有效的结合，之后回交给NameNode，NameNode会将之前拥有的那个edits log文件删除掉，当产生第二主节点返回结合体之后，会将之前的fsimage替换掉，这就是一次edits log文件和fsimage结合的过程，具体的可以看结合过程 另一篇博文hadoop学习笔记（一）：NameNade持久化和DataNode概念。
3.只要是已经存储到HDFS分布式文件存储系统中的数据块之后，就不能改变大小了，因为如果改变其中某个文件分割成的某块数据的话，其他的副本都要变，这样就会无形之中给集群添加很多压力。
4.具体的文件块的大小：对于同一个源数据来说的话，他所分割的各个块的大小都必须是一样的，但是对于不同的源文件的之间的话，分割存储时候分割成的块的大小可以是不一样的
5.DataNode 中具体存储的源文件的block数据块，就是在服务器中的文件目录中存储的，并没有涉及到内存存储的问题
6.DataNode也会存储一部分元数据信息：如每一个数据块都会有一个md5 信息，用于每次下载数据块的时候去和上传的时候存储的那个MD5码进行比较，来判断这块数据块是不是还是完整的，如果上传的时候的MD5和下载的时候的MD5码是一样的，则就认为是可用的块。
7.具体的数据块需要多少个副本，这个可以根据这个块的使用量去定，如果这个块的访问量高的话，可以多存储副本，相反可以少存储副本，但是一本默认的副本的数量是3块
8.hadoop这个集群，都计算的框架向文件的存储位置进行移动的，而不是文件想计算框架移动，因为前者的资源消耗更低
9.在集权运行的过程中，NameNode和DataNode是时刻保持着心跳的联系的，DataNode会隔多长时间向主结点汇报自己身上存储的块的状态信息，以保证客户端访问主结点的时候，主结点能够正确的告诉客户端你要找的数据在哪太dataNode结点之上。
10.安全模式：指的即时fsimage和edits log文件的对于NameNode状态恢复机制
二、HDFS文件权限的分配问题
其中的POSIX标准和window‘linux系统的那种文件的权限策略差不多，但是还是有区别的，因为HDFS是文件系统，而后面的window和linux是操作系统，
具体的hdfs的权限：当访问HDFS的时候，有什么权限的人访问，就会赋予这个人在HDFS系统中什么样的操作权限。