Apache flink Flink-数据集-Flink能否尊重多个流/输入的处理顺序？

在我的Flink批处理程序（数据集/表格）中，我正在读取多个文件，这将产生不同的流，进行一些处理，并将其以输出格式保存
由于flink使用的是数据流模型，而我的流实际上并没有关联，所以它是并行处理的

但我希望Flink至少尊重输出操作的顺序，因为我希望flow1在flow2之前保存

例如，我有一些类似于：

Table table1 = tableEnv.fromTableSource(new MyTableSource1());
DataSet<Obj1> dataSet1 = talbeEnv.toDataSet(table1.select("toto",..),Obj1.class)
dataSet1.output(new WateverdatasinkSQL())

Table table2 = tableEnv.fromTableSource(new MyTableSource2());
DataSet<Obj2 dataSet2 = tableEnv.toDataSet(table2.select("foo","bar",..),Obj2.class)
dataSet2.output(new WateverdatasinkSQL())

Table table1=tableEnv.fromTableSource（新的MyTableSource1（））；
DataSet dataSet1=talbeEnv.toDataSet（表1.select（“toto”），Obj1.class）
dataSet1.output（新的WateverdatasinkSQL（））
table2=tableEnv.fromTableSource（新的MyTableSource2（））；
DataSet最简单的解决方案是将两个流分离到单个作业中，然后逐个执行它们

Table table1 = tableEnv.fromTableSource(new MyTableSource1());
DataSet<Obj1> dataSet1 = talbeEnv.toDataSet(table1.select("toto",..), Obj1.class);
dataSet1.output(new WateverdatasinkSQL());
env.execute();

Table table2 = tableEnv.fromTableSource(new MyTableSource2());
DataSet<Obj2> dataSet2 = tableEnv.toDataSet(table2.select("foo","bar",..), Obj2.class);
dataSet2.output(new WateverdatasinkSQL());
env.execute();

Table table1=tableEnv.fromTableSource（新的MyTableSource1（））；
数据集dataSet1=talbeEnv.todata集（表1.select（“toto”），Obj1.class）；
输出（新的WateverdatasinkSQL（））；
execute（）；
table2=tableEnv.fromTableSource（新的MyTableSource2（））；
DataSet dataSet2=tableEnv.toDataSet（table2.select（“foo”，“bar”，“…”），Obj2.class）；
输出（新的WateverdatasinkSQL（））；
execute（）；
最简单的解决方案是将两个流分离成单独的作业，然后逐个执行

Table table1 = tableEnv.fromTableSource(new MyTableSource1());
DataSet<Obj1> dataSet1 = talbeEnv.toDataSet(table1.select("toto",..), Obj1.class);
dataSet1.output(new WateverdatasinkSQL());
env.execute();

Table table2 = tableEnv.fromTableSource(new MyTableSource2());
DataSet<Obj2> dataSet2 = tableEnv.toDataSet(table2.select("foo","bar",..), Obj2.class);
dataSet2.output(new WateverdatasinkSQL());
env.execute();

Table table1=tableEnv.fromTableSource（新的MyTableSource1（））；
数据集dataSet1=talbeEnv.todata集（表1.select（“toto”），Obj1.class）；
输出（新的WateverdatasinkSQL（））；
execute（）；
table2=tableEnv.fromTableSource（新的MyTableSource2（））；
DataSet dataSet2=tableEnv.toDataSet（table2.select（“foo”，“bar”，“…”），Obj2.class）；
输出（新的WateverdatasinkSQL（））；
execute（）；
天哪，今天你第二次救我，费边，非常感谢：）我看到迭代中有一个断点，flink正在等待一个超级步骤完成，然后再启动下一个，但这与我的用例无关，但是，我们是否可以在批处理中对流进行分组和排序，从而实现某种超级步骤呢？有一些操作天生就阻止了数据流，例如完全排序。然而，为了将其与另一个数据流同步，需要连接这些数据流，这将导致相当混乱的代码。我会一个接一个地处理这些工作。好的，谢谢，顺便说一句，这工作很有魅力：）嗨，费边，如果我的源2实际上是我的源1，你会怎么做？使用此解决方案，我的源代码将被读取两次，因为这些是独立的作业？（有两个不同的执行计划？）如何将第一个输出的结束与第二个输出的开始联系起来？类似于我需要在两个数据库中插入一行，但我需要先完成，然后再开始第二个insertHello@Fabien，这在集群上部署时不起作用，因为FLink只执行第一个jobGraph..天哪，你今天第二次救我，Fabian，非常感谢：）我看到迭代中有一个断点，在启动下一个超级步骤之前，flink正在等待超级步骤完成，但这与我的用例无关，但是我们可以有一种超级步骤来对批处理的流进行分组和排序吗？有一些操作固有地阻止了数据流，例如完全排序。然而，为了将其与另一个数据流同步，需要连接这些数据流，这将导致相当混乱的代码。我会一个接一个地处理这些工作。好的，谢谢，顺便说一句，这工作很有魅力：）嗨，费边，如果我的源2实际上是我的源1，你会怎么做？使用此解决方案，我的源代码将被读取两次，因为这些是独立的作业？（有两个不同的执行计划？）如何将第一个输出的结束与第二个输出的开始联系起来？类似于我需要一行插入两个数据库，但我需要先完成，然后再开始第二个insertHello@Fabien，这在集群上部署时不起作用，因为FLink只执行第一个jobGraph。。