在使用DolphinScheduler调度Flink作业时，确保作业真正跑完才算结束，可以通过几种方式来实现。首先，理解DolphinScheduler和Flink的集成方式是非常重要的。DolphinScheduler通常通过提交Flink作业并监控其状态来调度Flink任务。
以下是一些建议的方法，以确保Flink作业在DolphinScheduler中完全执行完毕：
1. 依赖Flink作业的状态：
- Flink作业在执行完毕后会有一个最终状态（如SUCCEEDED, FAILED等）。DolphinScheduler可以配置为等待Flink作业达到特定的状态才标记任务为完成。这通常涉及到检查Flink作业的完成状态，并相应地更新DolphinScheduler的任务状态。
2. 使用回调机制：
- Flink作业可以在完成时触发一个回调，通知DolphinScheduler作业已经结束。DolphinScheduler可以监听这个回调，并据此更新任务状态。
3. 轮询检查Flink作业状态：
- DolphinScheduler可以定期轮询Flink集群的API或查看作业日志，以检查Flink作业的状态。一旦检测到作业完成，DolphinScheduler就可以更新任务状态。
4. 使用Flink的REST API：
- Flink提供了REST API来查询作业的状态。DolphinScheduler可以调用这些API来获取Flink作业的执行状态，并根据返回的状态信息来决定是否结束任务。
5. 集成日志分析：
- 分析Flink作业的日志也可以帮助确定作业是否已经完成。DolphinScheduler可以检查日志中的特定关键字或模式，以确定作业是否成功完成。
6. 自定义脚本或插件：
- 如果DolphinScheduler本身没有直接支持上述功能，你可能需要编写自定义脚本或插件来集成Flink作业的状态检查。这些脚本或插件可以与DolphinScheduler的工作流集成，并在适当的时候触发状态更新。
7. 确保资源释放：
- 无论使用哪种方法，都要确保在Flink作业完成后释放所有相关的资源，以避免资源泄漏。
请注意，具体的实现细节将取决于你使用的DolphinScheduler和Flink的版本，以及你的具体需求和环境配置。建议查阅DolphinScheduler和Flink的官方文档，以获取关于如何集成和监控作业的更多详细信息。此外，社区论坛和Stack Overflow等平台也可能提供有用的资源和经验分享。