当在Hive中进行小表关联大表操作时，如果数据量过大，可能会导致内存溢出的问题。这时可以尝试以下方法来解决：
增加内存资源：可以通过调整Hive配置文件中的hive.tez.container.size或hive.mapred.local.mem参数，增加内存资源分配给Hive任务。
使用MapReduce作业代替Tez作业：Tez作业在处理大数据量时可能会消耗较多内存，可以尝试使用MapReduce作业来代替Tez作业，减少内存消耗。
增加节点数量：可以通过增加集群节点数量来分担任务负载，减少单节点内存压力。
拆分大表数据：如果可能的话，可以对大表数据进行拆分，将数据拆分成更小的分区或子表，从而降低关联操作的内存消耗。
增加缓存：可以尝试使用Hive的缓存机制，将频繁使用的小表数据缓存到内存中，减少内存消耗。
通过以上方法可以有效减少内存溢出问题，提高Hive任务的性能和稳定性。