应用案例1：求各个部门的总工资
问题分析：MapReduce中join分为：Reduce side join、map side join、semi join等。
- Reduce join:在shuffle阶段进行大量的传输，会造成大量的网络IO效率低下，
- Map side join: 在处理多个小表关联大表时非常有用。
Map side join应用场景： 两个待连接的表， 一个表非常大， 另一个表非常小，以至于小表能够直接放到内存中。我们将小表复制多份，让每个Map Task内存中复制一份（如存放到hash table中），然后只需要扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value, 到hashtable中找是否有相同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DistributeCache,使用该类的方法如下：
- 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。
- 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
处理流程图：
