《Hadoop权威指南》第三版是一部关于大数据处理和分布式计算的经典之作，专为对Hadoop有兴趣的读者提供深入理解和实践操作的指导。书中详细介绍了Hadoop生态系统的核心组件及其工作原理，帮助读者掌握如何在大规模数据集上进行高效的数据处理。

核心模块：HDFS与MapReduce

Hadoop是一个开源框架，由Doug Cutting创建，用于存储和处理海量数据，设计思想源于Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）论文。Hadoop主要由两个部分组成：

1. HDFS（分布式文件系统）：提供了高容错性和可扩展性。

2. MapReduce：一种编程模型，专门处理和生成大型数据集。

知识点详解

  1. HDFS基础：了解HDFS的设计原则、架构，命名节点（Namenode）和数据节点（Datanode）的角色，数据的冗余和容错机制。
  2. MapReduce：掌握MapReduce的工作流程，分为Mapper和Reducer阶段，以及Combiner和Partitioner的使用。包括如何编写MapReduce程序并提供实例演示。
  3. Hadoop集群配置：学习Hadoop集群的设置与管理，包括硬件选择、网络规划、安全策略与资源调度等。
  4. Hadoop生态系统扩展：介绍YARN（资源管理器），替代了原来的JobTracker，扩展到包括HBase、Hive、Pig等工具。
  5. 数据输入与输出：理解TextInputFormat和SequenceFile等输入格式的使用，输出格式的处理及自定义。
  6. 故障检测与恢复：监控Hadoop集群的健康状态，如何应对节点故障与数据丢失问题。
  7. 优化技巧：优化MapReduce作业、HDFS配置，并通过Hadoop命令行工具进行管理与维护。
  8. 高级主题：更深入探讨Hadoop与大数据领域的前沿技术。