1.熟练掌握Map端join的程序编写
2.准确理解Map端join的设计原理
3.了解Map端join的适用场景
4.学会编写Map端join的程序代码解决实际问题
实验原理
MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有单表连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。
1.Map端join的使用场景：一张表数据十分小、一张表数据很大。
Map端join是针对以上场景进行的优化：将小表中的数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大表中的数据作为map的输入，对map()函数每一对<key,value>输入，都能够方便地和已加载到内存的小数据进行连接。把连接结果按key输出，经过shuffle阶段，reduce端得到的就是已经按key分组并且连接好了的数据。
为了支持文件的复制，Hadoop提供了一个类DistributedCache，使用该类的方法如下：
（1）用户使用静态方法DistributedCache.addCacheFile()指定要复制的文件，它的参数是文件的URI（如果是HDFS上的文件，可以这样：hdfs://namenode:9000/home/XXX/file，其中9000是自己配置的NameNode端口号）。JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表，并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。
（2）用户使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录，并使用标准的文件读写API读取相应的文件。
2.本实验Map端Join的执行流程
（1）首先在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中，然后从DistributeCache中取出该小表进行join连接的 <key ,value>键值对，将其解释分割放到内存中（可以放大Hash Map等等容器中）。
（2）要重写MyMapper类下面的setup()方法，因为这个方法是先于map方法执行的，将较小表先读入到一个HashMap中。
（3）重写map函数，一行行读入大表的内容，逐一的与HashMap中的内容进行比较，若Key相同，则对数据进行格式化处理，然后直接输出。
（4）map函数输出的<key,value >键值对首先经过一个suffle把key值相同的所有value放到一个迭代器中形成values，然后将<key,values>键值对传递给reduce函数，reduce函数输入的key直接复制给输出的key，输入的values通过增强版for循环遍历逐一输出，循环的次数决定了<key,value>输出的次数。
启动hadoop
生成文件
创建项目、写入代码
运行
结果：
