《Hadoop权威指南中文版》是由Apache Hadoop项目的主要开发者之一汤姆·怀特（Tom White）所著，并由曾大聃和周傲英翻译成中文。本书深入解析了大数据处理框架Hadoop的核心组件和功能，适合不同层次的读者。Hadoop作为一款开源大数据处理框架，通过其强大的数据存储和计算能力，为数据处理提供了优越的解决方案。

1. Hadoop的历史与背景

了解Hadoop的起源及其如何成为大数据领域的重要工具。Hadoop最初作为Google MapReduce的开源实现，随着发展成为了一个完整的大数据生态系统。

2. Hadoop生态系统组件

Hadoop的核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce模型。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器和Zookeeper等组件，使得Hadoop能够高效管理大规模数据的存储与计算。

3. HDFS原理与实践

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，具有高容错性和扩展性。掌握HDFS的存储原理和数据访问方式，是学习Hadoop的关键。

4. MapReduce编程模型

MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它支持开发者并行处理海量数据。通过学习MapReduce的编程接口和设计方法，可以高效开发大数据处理任务。

5. YARN资源管理

YARN负责Hadoop集群的资源分配与任务调度，理解YARN的调度策略有助于优化集群性能。

6. Hadoop生态系统其他组件

除了核心组件，Hadoop还包括Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume和Oozie等，涵盖数据仓库、流处理和NoSQL数据库等功能。

7. Hadoop的安装与配置

深入学习Hadoop的安装与配置，为搭建稳定的Hadoop环境打下基础。