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)		
		}
	}
}

图示如下：

上面这种join有2个问题：

1. 性能很差，两次for循环相当于O(mn)的复杂度
2. 为了收集全量数据， 可能导致内存溢出，例如大表有10亿行数据，无法一次性存放。

2. 使用哈希表优化性能

首先解决刚才提到的第一个问题
实际上join过程就很像一种命中过程， 因此可以联想到哈希表。

1. 我们使用一个 hashMap存储较小的tb2表（只有10w行）。
   使用id列当作哈希表的key。
2. 只对大表做for循环，如果id列在哈希表中能匹配中，则取出对用数据做拼接

for (row r1 : tb1) {
	if(idMap.containKey(r1.getId())) {
		row r2 = idMap.get(r1.getId());
		r3 = join(r1,r2)
		result.add(r3)		
	}
}

这样复杂度就优化到了O(m)了

3. 大表数据分批传输

还有一个问题没解决： ”为了收集全量数据， 可能导致内存溢出“。
那我们可以将大表按照特定数量进行拆分，分成多批数据
例如每次以1000条的数量，和小表进行上面的哈希表碰撞过程。
这样空间复杂度就是O (K + n)。
当每碰撞完一次，才接着接收下一批数据。如下面所示

注意， ”告知计算完成这种响应机制“也可以优化成阻塞的缓冲队列。

但是还有个问题， 如果小表本身也很大， 例如1亿条， 计算节点连小表的哈希表都存不下，怎么办？

另外单节点计算的CPU有限，如何能在短时间内快速提升性能？

4. 分布式计算

当计算节点存不下小表构成的哈希表时， 这时候可以扩容2个join计算节点， 引入分布式计算来分担内存压力。

例如我们可以对id列进行shuffle分片

• id%3==0 分到计算节点A
• id%3==1 分到计算节点B
• id%3 ==2 分到计算阶段C
  如果id是均匀的， 则小表的数据就被拆成了3份，也许就能正好存下了。
  大表数据按同样的方式分片， 分到相同的节点， 对计算结果是没有影响的， 只要你的分片算法确保id匹配的行一定在同一个节点即可。
  

另外性能上， 分布式计算理论上按照节点数量也能够提升N倍的join速度。

这种分布式计算的方式已经能解决大部分join作业了，但是还有个问题：

1. 假设网络带宽压力比较大（比如买的带宽比较便宜，发送数据的成本比较大）
2. 部分涉及安全的计算场景中可能需要对数据做加密
   这2种情况都会造成数据在输出时会耗费很多时间，甚至超过join的过程。那么该如何优化？

5. 本地join计算

本地计算，指的就是在通过网络输出数据前，先提前做一些预处理。这种操作在各种计算引擎中都有体现

• 在spark中有一个叫boardCast广播数据的机制
• presto中有一种叫runtimeFilter的方式。

对于join过程， 我们可以：

1. 将小表的id进行一定的压缩处理（例如哈希之后取前x位）
   这样可以减少传输的数据量。

2. 然后将这块数据传输给大表所在的节点， 进行提前的简单join筛选， 这样就可以提前过滤掉很多的没必要通过网络输出的数据。
   

以上仅仅只是最基础的join优化过程， 而在海量数据、高性能、高安全、跨网络的复杂场景中， 关于join计算还会有更多的挑战。

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