在大数据计算MaxCompute中，这个hash join 内存超了的问题是什么场景产生的？

这个问题是这样，产品有auto mapjoin的机制（跟手动指定的mapjoin不一样），因为没有自动分配大小导致oom了，这种oom的预期会回退到merge join上，但是这个没回退；---- 这个问题是已知问题，在优化了已经； 所以目前出于性能考虑，建议调大mapjoin的内存（odps.sql.mapjoin.memory.max），让automapjoin不要报错；

后来你把报错表手动指定了一下mapjoin，看起来是和auto mapjoin的大小表互换了一下，执行计划重新生成了，就没走到上边说的问题上。 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

MaxCompute中的Hash Join操作在处理大数据时，如果Join的两个表数据量过大或者一个表的数据分布不均，可能导致内存消耗超过预期。异常日志显示内存溢出，可能是因为Join过程中缓存的数据超过了可用内存。您可以通过优化Join条件、减少Join数据量，或者调整作业的内存资源分配来解决。参考链接标题