在大数据计算MaxCompute中，hash join（哈希连接）操作内存超限的原因可能涉及多个方面。以下是一些主要的原因和相应的解决方案：
一、原因
数据量过大：
当参与hash join的两个表或多个表中的数据量非常大时，特别是小表（build side）的数据量也很大时，构建哈希表所需的内存可能会超过预设的限制。
内存分配不足：
MaxCompute为每个作业分配的内存是有限的，如果hash join操作所需的内存超过了作业分配的内存，就会导致内存超限。
数据倾斜：
数据倾斜是指某个或某些key的值在数据集中占比过高，导致这些key对应的数据在哈希表中占用的内存过大。在hash join中，如果数据倾斜严重，可能会导致单个哈希连接步骤内存使用激增。
哈希冲突：
虽然哈希冲突不一定会直接导致内存超限，但它会增加哈希表的负载因子，从而影响哈希表的性能。在极端情况下，大量的哈希冲突可能导致哈希表性能下降，进而间接影响内存使用。
查询逻辑问题：
查询逻辑的优化程度也会影响hash join的内存使用。例如，如果查询中包含了不必要的表连接或数据过滤条件不足，都可能导致参与hash join的数据量增加，进而增加内存使用。
二、解决方案
优化数据处理逻辑：
检查查询逻辑，确保只包含必要的表连接和数据过滤条件。通过预先过滤掉不必要的数据，可以减少参与hash join的数据量。
调整分区策略：
如果数据是分区存储的，确保分区裁剪有效，以减少需要加载到内存中的数据量。通过合理的分区策略，可以将数据分散存储到不同的分区中，提高查询和加载性能。
增加内存配额：
如果业务需求允许且资源充足，可以尝试联系阿里云客服或通过管理控制台调整作业的内存限制。但请注意，这可能会增加成本。
改用其他连接类型：
如果hash join因内存限制而不适用，可以考虑改用其他类型的连接，如排序合并连接（sort merge join）。虽然这可能会影响性能，但在某些情况下可能是可行的替代方案。
处理数据倾斜：
检查是否存在数据倾斜问题，并尝试通过数据重组、增加分区等方式来缓解数据倾斜。数据倾斜的解决可以显著降低单个哈希连接步骤的内存使用。
调整内存设置：
在MaxCompute中，可以通过设置相关参数来增加每个任务的内存限制。例如，可以设置odps.stage.mapper.mem、odps.stage.reducer.mem和odps.stage.joiner.mem等参数来增加内存配额。但请注意，这些参数的设置需要谨慎考虑，以避免浪费资源或导致其他性能问题。
综上所述，hash join内存超限的原因可能涉及多个方面，需要根据具体情况采取相应的解决方案来优化内存使用和提高查询性能。