大数据计算MaxCompute自定义函数没有问题测过的就是要用的数据量比较大容易OOM，这怎么办？

如果您的 MaxCompute 自定义函数在处理较大数据量时容易发生 OOM 错误，可以尝试以下几种方法：

增加集群的资源配额：如果您的作业需要处理大量数据，可以考虑增加集群的资源配额，例如增加集群的内存和 CPU 配额等。这样可以让作业有更多的资源进行计算，从而减少 OOM 错误的发生。

调整作业的配置：根据具体情况，可以调整作业的内存和 CPU 使用量等参数，例如可以增加作业的 mapreduce.map.memory.mb 和 mapreduce.reduce.memory.mb 参数，或者调整作业的并行度（mapreduce.job.reduces）等，以提高作业的执行效率和稳定性。

优化代码和算法：如果您的作业代码和算法存在一些性能问题，例如使用了大量的内存或者存在内存泄漏等问题，可以尝试优化代码和算法，减少内存占用和资源消耗。例如，可以使用更合理的数据结构、算法和缓存机制，或者避免在循环中创建大量的对象等。

当在大数据计算中使用MaxCompute自定义函数时，如果遇到OOM（Out of Memory）问题，以下是一些应对策略：

1. 增加内存配额： 可以尝试增加作业的内存配额，通过调整资源配置来提供更多的可用内存。这可以通过在任务提交或作业级别设置合适的参数来实现。请注意，增加内存配额可能会对集群的整体资源分配产生影响，需要进行权衡和调整。

2. 优化数据处理流程： 重新审视数据处理流程并优化代码逻辑，以减少内存占用。可以考虑使用合适的数据结构、减少不必要的中间结果、降低数据复制量等方法来改善性能和内存利用率。

3. 增加集群规模： 如果内存仍然不足以处理大规模数据集，请考虑增加MaxCompute集群的规模。通过增加节点数量或升级节点规格，提供更多的计算和内存资源，从而处理更大规模的数据。

4. 数据分区和分批处理： 将大数据集划分为更小的分区进行处理，可以减少单次操作的内存需求。通过分批处理方式，逐个处理分区，同时限制每个批次的数据量，有助于降低OOM风险。

5. 使用增量计算： 如果业务允许，可以考虑使用增量计算方式。通过只处理增量数据，而不是全量数据集，可以大幅减少需要在内存中处理的数据量。

6. 调整GC策略： JVM的垃圾回收（GC）策略可能对内存使用和性能产生影响。根据场景和需求，可以适当调整GC相关参数，以获得更好的内存管理和性能表现。

可以调一下这个参数看看
odps.sql.joiner.instances：设定Join Task的Instance数量，默认为-1，在[0,2000]之间调整。场景：每个Join Instance处理的数据量比较大，耗时较长，没有发生长尾，可以考虑增大使用这个参数。

odps.sql.udf.jvm.memory：设定UDF JVM Heap使用的最大内存，单位M，默认1024M，在[256，12288]之间调整。场景：某些UDF在内存计算、排序的数据量比较大时，会报内存溢出错误，这时候可以调大该参数，不过这个方法只能暂时缓解，还是需要从业务上去优化。，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”