1 reduce side join
在map端加上标记, 在reduce容器保存，然后作笛卡尔积
缺点: 有可能oom
2 map side join
2.1 利用内存和分布式缓存，也有oom风险
2.2 自己的想法，参考hive桶的思路,
第一次MR，将两个文件相同的方法分文件输出并打上标记，排序输出，尽可能分的比较均匀
第二次MR 改写输入方法，将相同标记的多个分片打包传给map, 改写读的方法，用数组或者列表保存文件流，利用多个文件多路归并思想，使整个大分片按照有序的方法传给map,
MAP方法中，保存当前的连接key, 然后用容器分标示保存连接key，每次有新的连接key进来，判断是否与上一个连接key相同，如果不同，则输出 容器的笛卡尔积, 否则则添加进容器
优点： 减少笛卡尔积，分片打包时，如果有个标示没有，整个分片都可以丢掉，减少判断
缺点: 如果连接key过多， 还是有oom风险.
改进思路，在文件读取时，根据文件读取相同标示的分片内容(首选文件小的)，Map中保存， 读完再读取另外一个文件标示下的文件，如果连接key相同，则和容器中保存的值做连接输出，一直读到不同的key为止，继续连续读上一个标示的key
优点: 减少了一个容器来做笛卡尔积，只用保存小的标示文件，然后和大文件做笛卡尔积
缺点: 如果小文件单个key的数量很大， 还是会有oom风险
3 半连接
主要利用过滤，将要文件中要关联的字段抽取出来，保存成一个文件, 利用分布式缓存读入内存过滤，如果文件过大可以利用bloomfile, 可能牺牲了一点精确度，但是在reduce端还是会过滤
风险: 还是有oop风险