在学习MapReduce中的数据连接时，使用CompositeInputFormat来实现Map side join是一种有趣且有效的方式。尽管有些人可能会觉得使用Hive或Pig这样的高抽象级别工具来完成数据连接更为简单，但深入了解Hadoop的底层机制绝对是值得的！连接数据可是Hadoop的杀手锏之一，完全掌握Hadoop如何进行数据连接不仅有助于选择适当的连接方式，还能在出现问题时更好地进行调试。更妙的是，当你掌握了这些底层操作后，使用Hive和Pig这些工具时，你会发现自己如鱼得水，游刃有余！

考虑一下使用CompositeInputFormat的情况：所有文件已经排序，并且拥有相同的连接密钥，然而文件却大到无法使用DistributedCache来完成连接。这时候，CompositeInputFormat就像是一把利刃，能让你轻松地将n个按连接键排序的文件组合起来，从每个文件中逐个读取记录。这简直是为大数据处理量身定制的解决方案啊！对于进一步的细节，你可以参考 HADOOP系统之hadoop pig hive整合版 和 Hadoop HBase Hive Pig Zookeeper资料整理，这些资源提供了关于如何在Hadoop环境中使用这些工具的全面指南。而如果你对实际的代码实现感兴趣，可以查看 大数据Hadoop MapReduce 的具体例子。

真的是如同拥有了超级能力一样，掌握了这些知识后，你不仅能理解，还能实际运用这些复杂的技术！