实验目的
1.了解reduce端join的适用场景
2.准确理解reduce端join的设计原理
3.熟练掌握reduce端join程序代码的编写
实验原理
在Reudce端进行Join连接是MapReduce框架进行表之间Join操作最为常见的模式。
1.Reduce端Join实现原理
（1）Map端的主要工作，为来自不同表（文件）的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
（2）Reduce端的主要工作，在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在map阶段已经打标志）分开，最后进行笛卡尔只就ok了。
2.Reduce端Join的使用场景
Reduce端连接比Map端连接更为普遍，因为在map阶段不能获取所有需要的join字段，即：同一个key对应的字段可能位于不同map中，但是Reduce端连接效率比较低，因为所有数据都必须经过Shuffle过程。
3.本实验的Reduce端Join代码执行流程：
（1）Map端读取所有的文件，并在输出的内容里加上标识，代表数据是从哪个文件里来的。
（2）在Reduce处理函数中，按照标识对数据进行处理。
（3）然后将相同的key值进行Join连接操作，求出结果并直接输出。
启动hadoop
生成文件
创建项目、写入代码
运行
结果：
