本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，博主为石山园，博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan 。该系列课程是应邀实验楼整理编写的，这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式，可以边看博客边上机实验，课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237
【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为 http://pan.baidu.com/s/10PnDs，下载该PDF文件
部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。
Hadoop搭建环境：
l 虚拟机操作系统： CentOS6.6 64位，单核，1G内存
l JDK：1.7.0_55 64位
l Hadoop：1.1.2
测试数据包括两个文件dept（部门）和emp（员工），其中各字段用逗号分隔：
dept文件内容：
10,ACCOUNTING,NEW YORK
20,RESEARCH,DALLAS
30,SALES,CHICAGO
40,OPERATIONS,BOSTON
emp文件内容：
7369,SMITH,CLERK,7902,17-12月-80,800,,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,20-2月-81,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,22-2月-81,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,02-4月-81,2975,,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,28-9月-81,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,01-5月-81,2850,,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,09-6月-81,2450,,10
7839,KING,PRESIDENT,,17-11月-81,5000,,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,08-9月-81,1500,0,30
7900,JAMES,CLERK,7698,03-12月-81,950,,30
7902,FORD,ANALYST,7566,03-12月-81,3000,,20
7934,MILLER,CLERK,7782,23-1月-82,1300,,10
在/home/shiyanlou/install-pack/class6目录可以找到这两个文件，把这两个文件上传到HDFS中/class6/input目录中，执行如下命令：
cd /home/shiyanlou/install-pack/class6
hadoop fs -mkdir -p /class6/input
hadoop fs -copyFromLocal dept /class6/input
hadoop fs -copyFromLocal emp /class6/input
hadoop fs -ls /class6/input
MapReduce中的join分为好几种，比如有最常见的 reduce side join、map side join和semi join 等。reduce join 在shuffle阶段要进行大量的数据传输，会造成大量的网络IO效率低下，而map side join 在处理多个小表关联大表时非常有用 。
Map side join是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样我们可以将小表复制多份，让每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。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://jobtracker:50030/home/XXX/file）。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。
在下面代码中，将会把数据量小的表(部门dept）缓存在内存中，在Mapper阶段对员工部门编号映射成部门名称，该名称作为key输出到Reduce中，在Reduce中计算按照部门计算各个部门的总工资。
Q1SumDeptSalary.java代码（vi编辑代码是不能存在中文）：
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