1.减少数据处理量：可以通过限制一次传输的数据量来减少内存使用量。可以通过设置batch_size参数来控制一次从MySQL读取的数据量。例如：

operator = MySqlToGoogleCloudStorageOperator(
    task_id='mysql_to_gcs',
    query="SELECT * FROM my_table",
    bucket=BUCKET_NAME,
    filename="file.csv",
    batch_size=1000000, # 设置批处理大小为100万条
)

这样，一次只会从MySQL中读取100万条数据，减少数据处理量。

2.使用pandas分块加载：可以使用pandas分块加载方式进行数据处理，这种方式可以将数据批量读入，避免数据一次性全部加载。可以使用如下代码：

import pandas as pd
from google.cloud.storage import Blob

# 从MySQL中读取数据
chunk_size = 10000
for i, chunk in enumerate(pd.read_sql("SELECT * FROM my_table", conn, chunksize=chunk_size)):

    # 将数据写入Google Cloud Storage
    blob = Blob('my_bucket/path/file{}.csv'.format(i), storage_client.bucket('my_bucket'))
    blob.upload_from_string(chunk.to_csv(index=False), content_type='text/csv')

这种方式可以对数据进行分批处理，降低内存使用量。

3.使用分布式处理方式：可以考虑使用分布式处理方式来处理大数据集。可以使用Airflow与Apache Spark进行集成，将数据加载到Spark中进行处理，然后写回到Google Cloud Storage中。例如：

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator

spark_task = SparkSubmitOperator(
    task_id='spark_task',
    application='/path/to/your/spark/application.py',
    packages='mysql:mysql-connector-java:8.0.11',
    conf={'spark.executor.memory': '4g'},
    application_args=[
        "--MySQLtable=my_table",
        "--gcsBucket=my_bucket",
        "--gcsPrefix=path/file.csv",
    ],
)

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