摘要：现如今， 跨源计算的场景越来越多， 数据计算不再单纯局限于单方，而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。
本文分享自华为云社区《如何高可靠、高性能地优化join计算过程？4个优化让你掌握其中的精髓》，作者： breakDraw 。
现如今， 跨源计算的场景越来越多， 数据计算不再单纯局限于单方，而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。
联合计算时，最关键的就是标识对齐，即需要将两方的角色将同一个标识（例如身份证、注册号等）用join操作关联起来， 提取出两边的交集部分， 后面再进行计算，得到需要的结果。
而这种join过程看似简单，其实有非常多的门道，这里让我从最简单的join方法开始， 一步步演示join的优化过程。
首先假设以下场景：
有tb1， tb2两张表的数据，存放在不同位置
各有相同的id列。
tb1有1亿行数据，而tb2表只有10w行数据。
1.简单全集2次循环碰撞拿到2张表的全量数据， 直接2个for循环进行遍历
如果id匹配，则合并2个行记录作为join结果
for (row r1 : tb1) { for(row r2 : tb2) { if(idMatch(r1, r2) { // 获取r1和r2拼接后的r3 r3 = join(r1,r2) result.add(r3) } } }