请教下Flink CDC，这是jobmanager oom还是task oom？

区分 JobManager 和 TaskManager 是否出现 OOM（Out Of Memory）异常通常需要查看具体的错误日志或堆栈跟踪。
一般来说，如果 Flink 作业出现了 OOM 异常，那么日志文件中会出现类似如下的错误信息：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

或者

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

这样的错误信息表示 JVM 在尝试分配内存时遇到了限制，通常意味着 JVM 堆内存不足或者 JVM 堆外内存不足。
如果错误日志中出现了如下所示的错误信息：

java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id [[Container ID]] timed out.

则表示 TaskManager 进程无法正常运行，可能是由于 JVM 堆内存不足或者是其他原因引起的。

Flink CDC 是一个用于捕获数据库变更的开源框架，它不是 JobManager 或 TaskManager。根据您提供的错误日志，问题出在 Java 堆内存不足（OutOfMemoryError）。这可能是因为 Flink CDC 在处理大量数据时消耗了过多的内存。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 增加 Flink 集群的可用内存。您可以根据实际需求调整每个任务的内存分配，以便为 Flink CDC 提供更多的内存资源。

2. 优化 Flink CDC 的配置。您可以尝试调整一些参数，例如并行度、批处理大小等，以减少内存消耗。

3. 如果可能的话，尝试将数据分片到多个节点上进行处理。这样可以减少单个节点上的内存压力，提高整体性能。

4. 如果问题仍然存在，您可以考虑使用其他更高效的数据同步工具，或者对数据进行预处理，以减少需要同步的数据量。

jobmanager，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”