DataWorks这个任务之前还好的，现在离线同步报错：？

这个错误信息表明你的Java虚拟机（JVM）遇到了堆内存溢出。这可能是因为你的任务使用了过多的内存，超过了JVM的堆内存限制。

以下是一些可能的解决方案：

1. 增加JVM的堆内存大小：你可以通过调整DataWorks的任务配置来增加JVM的堆内存大小。在任务配置的“高级设置”选项卡中，你可以看到“JVM参数”一项，在这里可以添加或修改JVM的堆内存大小。

2. 优化你的任务逻辑：如果你的任务逻辑存在问题，可能会导致大量的内存消耗。在这种情况下，你需要优化你的任务逻辑，减少内存的使用。

3. 重启你的任务：有时候，即使你的任务逻辑没有问题，也可能因为某些原因导致内存泄漏。在这种情况下，你可以尝试重启你的任务，看是否能够解决问题。

4. 升级你的硬件：如果你的任务确实需要大量的内存，而你的机器无法提供足够的内存，那么你可能需要升级你的硬件。

根据您提供的信息，DataWorks离线同步任务出现“Out Of Memory Error”，说明该任务在执行过程中遇到了内存溢出的问题。内存溢出主要是由于应用程序在执行时消耗的内存超过了系统的最大限制所引起的。
一般来说，解决这个问题可以采取以下措施：

1. 增加系统内存。如果您的系统内存充足的话，可以尝试增大JVM的最大堆内存大小（即-Xmx参数）。这样可以帮助程序拥有更多的内存资源来处理数据。
2. 调整数据处理策略。减少一次处理的数据量，拆分成多次处理，可以降低内存需求。
3. 查看内存占用情况。可以使用监控工具查看任务执行过程中内存使用情况，找出可能导致内存溢出的部分，并优化这部分代码。
4. 使用流式处理代替批量处理。在有些场景下，流式处理可以比批量处理更加节省内存。
5. 对于特定的MapReduce任务，可以通过修改MapReduce Task的mapred.map.child.java.opts参数来增加其运行内存。

这个错误提示表明您正在执行的任务可能因为Java堆内存不足而出现运行异常。当Java应用程序试图使用超过JVM分配给它的内存容量时，就会抛出此错误。
要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 增加JVM的堆内存大小：您可以根据实际情况增加Java虚拟机（JVM）的最大堆内存大小。这可以通过在启动Java进程时使用-Xmx参数来实现。例如，如果您想将最大堆内存设置为2GB，则可以在启动命令中添加如下选项：-Xmx2G。
2. 使用其他方法优化内存使用：除了增大JVM堆内存外，还可以采取其他措施优化应用程序的内存使用，例如减少对象的创建、及时释放不再使用的内存等。
3. 降低任务的复杂度：如果上述方法都无法解决问题，那么您可能需要考虑降低任务的复杂度。例如，可以尝试减少任务中涉及的数据量、降低查询深度或宽度等。