MapReduce:
Interview: 描述如何使用MapReduce来实现join的功能。
考察点:
1)MapReduce执行流程。
2)JOIN的底层执行过程。
3)JOIN的多种实现方式: ReduceJoin(shuffle),MapJoin(没有reduce,换句话说就是没有Shuffle)。
resume:
1)最新的项目是写在最前面的
2)写的东西一定要真正的(区分)
3)从你写的东西开始面起，然后逐步扩展==》你的技能/技术的一个功能链条。
ReduceJoin
数据通过Mapper加载过来，然后经过shuffle阶段，在Reduce端完成真正的join操作。
dept: dname
01:Mapper的泛型里面有几个参数，各是什么意思。
02: map方法有几个参数，各是什么意思。
03: 为什么字符串拼接不要使用+。
04: Mapper或者Reducer得生命周期方法有那些。
有些数据比较小，是否真的有必要全部进行shuffle呢？
shuffle是整个大数据处理过程中非常耗时，非常损耗性能的地方。
能规避shuffle的地方就不要使用shuffle。
