当Flink任务执行过程中发生内存溢出导致节点挂掉时，可以采取以下几种解决方式：
增加节点的内存：如果节点的内存配置较小，可以尝试增加节点的内存大小，提供更多的可用内存给Flink任务使用，从而避免内存溢出的问题。
优化Flink任务的内存使用：检查Flink任务中是否存在内存使用较高的操作，例如大数据集的缓存、高并发的网络连接等，可以通过调整Flink任务的配置参数或者改变算法逻辑来减少内存的使用。
优化并行度配置：通过调整Flink任务的并行度配置，可以减少单个任务实例的负载，从而减少内存的使用压力。可以尝试减少并行度来减少负载，或者增加并行度来提高整体任务的吞吐量。
设置内存管理参数：Flink提供了多个与内存管理相关的配置参数，例如taskmanager.memory.preallocate、taskmanager.memory.fraction等，可以根据实际情况调整这些参数来优化内存使用。
使用状态后端：如果Flink任务中使用了大量的状态数据，可以考虑使用Flink的状态后端来将状态数据持久化到外部存储中，从而减少内存的使用压力。
监控和调优：通过监控Flink任务的运行情况，及时发现内存使用异常的问题，可以根据实际情况进行进一步的调优，例如增加节点数量、优化算法逻辑等。
总之，解决Flink内存溢出导致节点挂掉的问题需要从多个方面进行考虑和优化，包括增加内存、优化内存使用、调整并行度配置、设置内存管理参数、使用状态后端等措施。同时，监控和调优是非常重要的，可以根据实际情况进行针对性的优化。