比如说有个需求, 任务1执行完成了, 将数据存到数据库了, 然后立马要开启下一个任务, 获取所有的数据和其他表的数据进行清洗, 然后存到另一个表里
第一个任务是从kafka里获取的增量数据, 然后直接存到库里, flink执行起来就是source -> sink -> execute
这时候第一个任务完成了, 要开启第二个任务了, 需要从数据库里获取新的数据和其他表的数据进行清洗 source -> 清洗 -> sink -> execute
大致是这样的, 需求是要第一个任务执行完立马执行第二个, 该怎么把这两个任务写在一起, 直接在第一个任务里用StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()内存溢出了
AI BotBETA从你的问题来看，你似乎正在使用 Apache Flink 来处理一些数据流任务，并且你想在第一个任务完成后立即开始第二个任务。在你的描述中，第二个任务需要从数据库获取数据，然后进行一些清洗操作。
首先，确保你在 Flink 的版本中已经实现了状态和定时器。这是因为在 Flink 的流处理和批处理中，状态允许你保存数据并在稍后的时间点进行操作，而定时器允许你在特定的时间点触发事件。
对于你的问题，我建议的解决方案是使用 Flink 的 ProcessFunction。这个函数允许你处理事件并触发一些动作，然后等待直到事件完成。一旦事件完成，你可以触发第二个任务。
以下是一个简单的示例：
极客观点
项目管理
HarmonyOS
public class MyProcessFunction extends ProcessFunction<MyEvent, MyResult> {
@Override
public void processElement(MyEvent value, Context ctx, Collector<MyResult> out) throws Exception {
// 执行任务1的代码...
// ...
// 完成任务1后，触发任务2
ctx.getFlinkContext().executeSubtask(new Task2());
}
}在这个示例中，MyEvent 是任务1的输入事件，MyResult 是任务2的输出结果。Task2 是执行任务2的类。你需要根据你的实际需求来替换这些类名。
注意：在上述代码中，任务2是在任务1完成后立即开始的。这意味着任务2不会等待特定的时间或触发器事件，而是在任务1完成后立即开始。如果你需要在特定的事件或时间点触发任务2，你可能需要使用定时器或状态。
另外，关于你提到的 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() 内存溢出的问题，我认为这可能是由于你尝试在 Flink 的流处理或批处理作业中直接使用 ExecutionEnvironment 导致的。在流处理和批处理作业中，你应该使用 StreamExecutionEnvironment 或 ExecutionEnvironment，而不是两者都使用。如果你正在使用流处理，那么你应该使用 StreamExecutionEnvironment。