请问下，看ppt说支持算子落盘。这个需要开启参数吗？因为执行的是默认会内存过大然后被cancel掉吧

在阿里云的大数据处理服务MaxCompute（原名ODPS）中，确实存在一种机制来处理大数据计算任务时的内存管理问题。当作业执行过程中内存使用超过限制时，可以通过配置让部分数据落盘（即写入磁盘）以释放内存，避免因内存溢出导致任务被取消。这个机制通常涉及到调整作业或实例的运行参数，而非一个单独的“开启”或“关闭”开关。

具体到操作上，如果你是在使用SQL、MapReduce或是其他编程模型进行数据处理时遇到内存限制问题，可以考虑以下几种方式来优化：

1. 调整作业资源配置：在MaxCompute中，可以通过设置作业的instance_type和max_memory参数来控制单个实例的内存大小和使用的实例类型。如果默认配置下内存不足，可以尝试增加max_memory的值，但需注意这可能会影响集群资源的整体分配。

2. 优化SQL查询：对于SQL作业，可以通过优化查询逻辑，比如减少JOIN的表数量、优化WHERE条件减少数据扫描量、使用分区剪枝等方法，来减少内存使用。

3. 使用 spill-to-disk 功能：虽然没有直接的参数是“开启算子落盘”，但在某些场景下，如Sort、GroupBy等操作，MaxCompute会自动利用磁盘空间作为临时存储，以缓解内存压力。确保你的算法或SQL设计允许这种数据交换到磁盘的行为。

4. 分段处理：如果数据量非常大，可以考虑将大数据集分成小块进行处理，逐段加载到内存中处理后再合并结果。

5. 使用更高效的算法或UDF：自定义函数（UDF）或用户定义聚合函数（UDAF）如果实现不当可能会消耗大量内存。优化这些函数，使用更高效的数据结构，也能有效减少内存使用。

请注意，具体的参数调整和优化策略需要根据实际的业务需求和数据规模来决定，并且可能需要一定的试错过程来找到最合适的配置。在进行这些调整之前，建议详细阅读阿里云MaxCompute的官方文档，或者联系技术支持获取帮助。