因为业务量的增长，导致对账时两边的数据占用了1.5g内存，考虑到业务的增长量，打算对原来的一整天数据全部读入后在执行对账的方式做些修改，修改为类似流的join方式，具体方式见图：
如果A的输出流与B的输出流的顺序是基本一致的，那么就可以获得一个比较好的hash join效果，而对少数N代(连续N次未能匹配)未匹配数据做一些补偿，就可以完成全部匹配工作了
但是，在A的输出流和B的输出流的顺序差异很大，可能造成绝大部分数据未能匹配，那么，在有补偿的情况下，整个方式就退化成根据A left join B，再根据B left join A