与Cloudera认证不同，hortonworks认证考试没有客观、主观题，而是通过实际操作考试，考察动手编写java代码解决问题的能力。所以复习HDPCD考试一方面需要熟悉hadoop基础概念，另一方面需要动手编写Java代码，熟悉partitioner、custom sort、bloom filter等各类常用模块的代码实现。
对于hadoop基础概念，推荐参考书单如下。排名有先后。建议把4星以上的书读3编以上。
-Hortonworks的HDPCP：官方培训教材，基础的基础，也是考试试题的出处。建议熟悉Lab Booklet各实验的代码，做到不看书自己能够编写的程度。同时书中部分实验代码有错误(如Custom InputFormat、SequenceFileInputFormat等)，需要留意。推荐指数：5星。
-Apache官方Mapreduce帮助文档(http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html)：Apache的Mapreduce帮助文档，对Mapreduce各类基础概念都进行入门级讲解。虽然内容不深入，但覆盖面很广。建议精读，尤其是User Interface部分需要多读几遍。推荐指数：5星。
-Nico's Blog(http://blog.ditullio.fr)：某法国佬的博客。虽然博客热度不高，但是内容质量很不错。重点推荐Hadoop Basics系列的II至VII，难度略高于HDPCD考试。按照文章内容自己完成代码，基本上考试要点都掌握了。我也进行了翻译，详见博文“hadoop学习”系列。推荐指数：4星半。
-《Hadoop,The Definitive Guide》(网上有PDF下载，但是建议买纸质版阅读)：书名中文《Hadoop权威指南》，基本上是学习Hadoop的人必备参考书。全书没有废话，短短几页内容就把知识点来龙去脉讲得清清楚楚。但全书内容较深，建议第1次学习时候，可以选择感兴趣的章节阅读。推荐指数：4星。
-《Data Intensive Text Processing with Mapreduce》(https://lintool.github.io/MapReduceAlgorithms/)：国外质量比较好的hadoop进阶教材，利用mapreduce实现倒排、图算法、EM算法等。对于准备考试而言，重点参考多表Join、倒排算法即可。书中只有算法，具体代码建议自己实现。推荐指数：3星半。
-Yahoo Hadoop教程(https://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/)：作为较早使用Hadoop的商业公司，Yahoo在教材编写上也很见功力，通过大量插图使概念通俗易懂。但是只有hadoop1.0内容，没有更新到2.0(如yarn等)。阅读时候需要留意。推荐指数：3星。
-Mapreduce Desin Patterns(http://www.nataraz.in/data/ebook/hadoop/mapreduce_design_patterns.pdf)：mapreduce设计模式。书名很霸气，而且是O'REILLY动物书系列，但是内容上只是常用算法总结，如SUMMARY等等，案例乏善可陈，建议泛读启发思路。
由于需要动手编写Java代码，建议搭建Hadoop本地伪分布式系统进行操作。需要注意，操作Hadoop需使用Linux操作系统，并升级内存至8GB以上，才能顺利完成实验。
如果不想更换操作系统，也可以下载Hortonworks虚拟机使用。
编写Java代码，需要重点留意程序错误，熟悉常见错误，并熟悉通过counter、log4j等进行帮忙调试。
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