Flink CDC我全量同步mysql，75w，11G数据，TM给了2G，还是oom？
有什么可以优化的吗？
Flink CDC我全量同步mysql，75w，11G数据，TM给了2G，还是oom？[阿里云]
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Flink CDC我全量同步mysql，75w，11G数据，TM给了2G，还是oom？
有什么可以优化的吗？
Flink的内存使用主要取决于以下几个因素：
并行度：并行度越高，每个并行实例处理的数据越少，需要的内存也越少。你可以尝试降低并行度。
时间窗口：如果设置了时间窗口，并且窗口大小设置得过大，可能会导致内存溢出。可以减小时间窗口的大小。
数据处理逻辑：检查你的数据处理逻辑是否有问题，例如无限循环、大对象引用等。
数据格式：数据序列化后的字节数也会影响内存占用。可以考虑使用更紧凑的数据格式。
配置参数：检查flink的配置参数，如taskmanager的内存分配是否合理。
数据倾斜：数据分布不均也会导致某些并行实例处理的数据过多，导致内存溢出。可以通过调整数据分布策略来解决这个问题。
建议从以上几个方面进行排查和优化。
根据您提供的信息，Flink CDC全量同步MySQL 75W，11G数据，TM（Task Manager）分配了2G内存，可能会导致OOM（Out Of Memory）错误。
Flink CDC全量同步MySQL 75W，11G数据需要大量的内存来存储中间结果和缓冲数据。如果TM分配的内存不足，可能会导致内存溢出错误。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：
增加TM的内存分配。您可以尝试增加TM的内存分配，以确保有足够的内存来处理全量同步任务。但是，需要注意的是，增加内存可能会导致其他任务的性能下降。
分批同步数据。您可以尝试将数据分成多个较小的批次进行同步，以减少内存使用。这种方法可能会增加同步任务的总时间，但是可以避免OOM错误。
使用其他工具或方法进行同步。如果您发现Flink CDC全量同步MySQL 75W，11G数据时经常出现OOM错误，您可以考虑使用其他工具或方法进行同步，例如使用JDBC连接MySQL数据库进行数据同步。
jm给2g试试，你这数据太少了
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，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”