hadoop map join 思路 待补充

.map端join
适用场景：小表可以全部读取放到内存中。两个在内存中装不下的大表，不适合map端join。

联想于：炊事班先做好饭放路边,急行军到了边拿馒头边吃 map端的小表就是馒头， map过来的每条记录就是急行军的每个人来拿馒头，这样就把业务做完了此时reduce端就没用作用了。

在一个TaskTracker中可以运行多个map任务。每个map任务是一个java进程，如果每个map从HDFS中读取相同的小表内容，就有些浪费了。
使用DistributedCache，小表内容可以加载在TaskTracker的linux磁盘上。每个map运行时只需要从linux磁盘加载数据就行了，不必每次从HDFS加载。

问：如何使用DistributedCache哪？
答：1.把文件上传到HDFS中
    2.在job.waitForCompletion(...)代码之前写DistributedCache.addCacheFile(hdfs路径, conf);
    3.在MyMapper类的setup(...)方法中使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()获得文件的路径，读取文件内容