《Hadoop权威指南》是大数据领域的经典读物，全面介绍了Apache Hadoop这一分布式计算框架的原理和应用。第四版提供了配套源码和气象数据集，帮助读者掌握Hadoop处理大规模数据的具体操作。Hadoop是一个开源的Java编程框架，用于在集群上进行大规模数据处理，核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个主要组件。

HDFS提供高容错性的文件存储系统，使数据在多台服务器之间冗余备份，保证了节点故障情况下的连续服务。MapReduce则是Hadoop的数据处理模型，将大型任务拆分为多个“映射”和“化简”任务，在集群各节点并行执行，从而大大提高了计算效率。

配套的1901年和1902年气象数据集示例，标签如“MaxTemperature”，为时间序列数据分析提供了实用素材，可用于学习如何使用Hadoop导入、清洗、转换和分析数据，以探索历史气候模式或异常检测。

配套的“Hadoop-book-第三四版通用”源码包含丰富的实例代码，涵盖了Hadoop的安装配置、数据输入输出、MapReduce编程模型、HDFS操作以及YARN资源管理等内容。这些代码有助于读者理解理论知识并提供实践机会。例如，如何编写Map和Reduce函数处理数据，如何利用Hadoop命令行工具执行作业，甚至如何优化作业性能。

此外，源码中涉及的Hadoop生态系统组件如Pig、Hive、HBase等，分别用于高级查询、数据仓库和NoSQL数据库，进一步提升了数据处理和分析的效率。

学习步骤：

1. 安装和配置Hadoop环境，确保HDFS和MapReduce的正常启动与运行。

2. 上传气象数据集到HDFS，熟悉数据的输入和输出机制。

3. 分析源码，理解不同模块的实现原理，进行代码修改和执行观察结果。

4. 使用Pig或Hive进行高级数据查询，深入理解其与MapReduce的结合。