diff --git a/notes/Hive.md b/notes/Hive.md
index 21fe020..90f1604 100644
--- a/notes/Hive.md
+++ b/notes/Hive.md
@@ -36,7 +36,7 @@ Hive构建在Hadoop之上的，可以将结构化的数据文件映射成表，
 
 ### 2.2 Metastore
 
-hive里的表名、表结构、字段名、字段类型、表的分隔符等信息就叫做元数据。Metastore是用来存储Hive的元数据，默认元数据是存储在derby关系型数据库中，但是derby是能同时只有一个实例，也就是说不能多个命令行接口同时使用，所以可以替换mysql等。
+hive里的表名、表结构、字段名、字段类型、表的分隔符等信息就叫做元数据。Metastore是用来存储Hive的元数据，默认元数据是存储在derby关系型数据库中，但使用derby时只能有一个实例，也就是说不能多个命令行接口同时使用，通常使用MySQL代替derby。
 
 这里还需要说明的是hive进行的是同一的元数据管理，就是说你在hive上创建了一张表，然后在presto／impala／sparksql 中都是可以直接使用的，同样的你在presto／impala／sparksql中创建一张表，在hive中也是可以使用的。
 
diff --git a/notes/Storm核心概念详解.md b/notes/Storm核心概念详解.md
index 051d583..e54179a 100644
--- a/notes/Storm核心概念详解.md
+++ b/notes/Storm核心概念详解.md
@@ -10,7 +10,7 @@
 <a href="#二storm架构详解">二、Storm架构详解</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#21-nimbus进程">2.1 nimbus进程</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#22-supervisor进程">2.2 supervisor进程</a><br/>
-&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#23-Zookeeper的作用">2.3 Zookeeper的作用</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#23-zookeeper的作用">2.3 zookeeper的作用</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#24-worker进程">2.4 worker进程</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#25-executor线程">2.5 executor线程</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#26-并行度">2.6 并行度</a><br/>
@@ -207,7 +207,7 @@ Storm 中一共有8个内置的 Stream Grouping。也可以通过实现 `CustomS
 
 
 
-### 2.3 Zookeeper的作用
+### 2.3 zookeeper的作用
 
 Nimbus和Supervisor进程都被设计为**快速失败**（遇到任何意外情况时进程自毁）和**无状态**（所有状态保存在Zookeeper或磁盘上）。  因此，如果Nimbus或Supervisor守护进程死亡，它们会重新启动，并从zookeeper上获取之前的状态数据，就像什么都没发生一样。