Join操作
就像SQL中的join操作，很多时候数据不是一个表就可以完美地解决的，需要同时获取多个表的数据，在hadoop中也一样，可能会获取不同文件或者不同表的数据来进行组合
Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value，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签作为value，最后进行输出
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阶段已经打标签)分开，最后进行合并就ok了