hdfs自身没有用户体系，需要依靠第三方提供。例如LDAP，kerberos，linux系统用户等，但是HDFS和linux一样有超级管理员的概念，linux的超级管理员是root，HDFS的超级管理员是启动NN的用户，比如用hdp01用户启动hdfs，则hdfs的超级用户就是hdp01
虽然HDFS没有用户的概念，但是有自身的权限体系，权限命令和linux差不多，可以赋权给用户或者用户组对应的权限
chown -R username path #将path和path下的子目录的所有者都换成usernameuseradd user #添加新用户【root下】passwd user #【配置密码】
1-2、创建超级用户的家目录【超级用户是hdp01，普通用户是hdp02，linux系统用户是root】1）、hdfs dfs -mkdir -p /user/hdp012）、切换到root，在/user/hdp01创建文件夹，会显示权限不足，因为只有持有者才有写入权限3）、切换回hdp01 ，在家目录下创建测试目录 abc4）、修改abc的组，hdfs dfs -chown hdp01:groupTest abc【将abc文件夹的所有者换成hdp02，所有组换成groupTest】5）、修改abc的权限，hdfs dfs -chmod 775 abc【所有者和所有者组都有全部权限，其他用户没有读权限】6）、切换到hdp02，还是没权限，因为hdfs没有组的概念，需要从操作系统同步用户和组的信息7）、切换到root【要在active的NN上执行】
7）-1 id hdp02查看组信息7）-2 添加系统组groupTest，groupadd groupTest7）-3 用户添加到组 usermod -a -G groupTest hdp027）-4 切换回hdp01【只有hdfs超级用户才能执行】，同步信息到hdfs，hdfs dfsadmin -refreshUserToGroupsMappings7）-5 切换回hdp02，查看hdfs组信息 hdfs groups，并执行在hdp01家目录下的abc建立文件夹下操作，已经不报错 2、客户端开发【idea】
在windows上添加环境变量，HADOOP_USER_HOME=hdp01，实际提交的时候程序会读取这个环境变量，如果不配置就会读取系统的USERNAME，到时候可能会有一些权限的问题，下面介绍一下代码调试种类
2-1 将代码打成jar包，上传到集群，用hadoop jar运行 2-2 嵌入式运行【也就是在idea提交任务到集群，可在linux或者windows】1)、 需要设置跨平台运行参数"mapreduce.app-submission.cross-platform"为true2)、需要设置上传的jar包，即需要上传到hdfs的jar包在本地的位置3)、 小插曲：在调试代码的时候由于在pom.xml文件同时引入了hadoop-client和hadoop-hdfs-client，导致jar包冲突，报错是No FileSystem for scheme: hdfs，把hadoop-hdfs-client去掉即可4)、 将代码写死的输出路径等参数化，可以使用工具类GenericOptionsParser，其内部会自动将-D标识的参数解析到conf中，将其余参数放到剩余参数数组，后续可以根据顺序取用，如以下参数
-D mapreduce.app-submission.cross-platform=true -D mapreduce.job.reduces=1 D:\JAVA_WORKSPACE\TEST\target\JDBC_TEST-1.0-SNAPSHOT.jar hello_arg word.txt out -D的参数会直接设置在conf，其余的按照顺序存储字符串数组
2-3 单机调试【在IDE调试，不介绍了】