我不认为你能一步一步地把三张table连起来。所以我认为你只需要另一个mr工作，它将把a，b的结果和c的结果结合起来。
我建议在用java编写mr之前使用hive或pig。

如果要连接map reduce上的两个数据集，常用的算法是：
要将每个数据集Map为重新排列字段并打开要连接到数据集键的字段，标记每个记录也很有用，以便（稍后在reduce阶段）区分此记录来自哪个数据集
将这些数据集合并为一个
为了减少数据集，由于键是要联接的字段，所以只需对分组数据执行联接即可
因此，如果您了解如何联接两个数据集，可以重复此操作以联接第三个数据集。
这种方法的缺点是，如果您的数据集中有一个是小字典，那么reduce阶段的reducer的数量将限制在该字典的大小上（实际上它们受到不同键空间大小的限制，而这些键空间的大小不超过字典的大小）

可能最简单的解决方法就是使用@david提到的pig。对于快速测试，您会得出如下结果：

TABLE_A = LOAD 'hdfs://my_path/input/table_a.txt' using PigStorage(' ') AS (
            id:chararray, 
            name:chararray, 
            place:chararray
          );

TABLE_B = LOAD 'hdfs://my_path/input/table_b.txt' using PigStorage(' ') AS (
            id:chararray, 
            cid:chararray, 
            name:chararray
          );

TABLE_C = LOAD 'hdfs://my_path/input/table_c.txt' using PigStorage(' ') AS (
            cid:chararray, 
            cname:chararray
          );

TMP = FOREACH (join TABLE_A by id, TABLE_B by id) GENERATE 
        TABLE_A::id as id, 
        TABLE_A::name as name, 
        TABLE_A::place as place, 
        TABLE_B::cid as cid;

JOIN_ABC = FOREACH (join TMP by cid, TABLE_C by cid) GENERATE 
             TMP::id, 
             TMP::name, 
             TMP::place, 
             TABLE_C::cname;

store JOIN_ABC into 'hdfs://my_path/output' using PigStorage(' ');